Softwarepraktikum (25W)

  1. Softwarepraktikum

    inklusive Bachelorarbeit

  1. Vorbesprechung:
    14.10.2025, 1330-1500, S.1.37 (weitere Infos folgen ggf. per Mail)
    Wichtige Informationen:
    Das Softwarepraktikum erstreckt sich (inkl. Bachelorarbeit) über zwei Semester, im Studienplan ist es für das 5. und 6. Semester empfohlen. Es sollte mit dem Ende des 2. Arbeitssemesters abgeschlossen werden. Eine Verlängerung des Praktikums ist im Normalfall nicht vorgesehen. Zwecks optimaler Bewältigung der gestellten Anforderungen wird empfohlen, die Entwicklungsarbeit mit dem Ende des 1. Arbeitssemesters abzuschließen und im 2. Semester die Dokumentation bzw. Bachelorarbeit anzufertigen. Sie soll das Projekt und das entwickelte Softwaresystem gründlich und ausführlich beschreiben – etwa im Umfang einer halben Masterarbeit (d.h. 40-50 Seiten). Sie kann im Team angefertigt werden. Den Abschluss bildet eine Präsentation der Projektergebnisse.
    Bei Interesse bitte per E-Mail Kontakt mit der Betreuerin bzw. dem Betreuer aufnehmen (die/der auch die Beurteilung übernimmt). Eigene Ideen sind (sofern inhaltlich und vom Umfang her passend – es gibt keine Betreuungsgarantie) sehr willkommen. Bitte kontaktieren Sie hierbei eine fachlich passende Betreuerin bzw. einen fachlich passenden Betreuer. Sollten Sie sich nicht sicher sein, wer Ihr Softwarepraktikum ggf. betreuen kann, so wenden Sie sich bitte (per E-Mail) an Peter Schartner.
    Wenn Sie das Softwarepraktikum in diesem Semester absolvieren möchten, aber noch kein Thema gefunden haben, dann nehmen Sie bitte an der Vorbesprechung teil.
    Erwartete Vorkenntnisse:
    Da das Softwarepraktikum im 5. Semester (also gegen Ende des Studiums) vorgesehen ist, sollten Sie die für Ihr Softwarepraktikum relevanten Pflichtfächer (siehe Curriculum) großteils absolviert haben.
    Tutorium des Schreibcenters:
    Durch das Tutorium des Schreibcenters erhalten Sie Hilfe beim Erstellen der Bachelorarbeit (Aufbau der Bachelorarbeit, "Roter Faden", allgemeine Tipps rund ums Schreiben, individuelles Feedback zum eigenen Schreibstil, ...). Nehmen Sie dieses Angebot auch in Anspruch!
  1. Thema Betreuer:in
    Der Anti-Metamorphopsie-Visor von/für Geordi La Forge 3.0
    Nach der protoypisch implementierten Erfassung von Netzhautdefekten mittels WebApp soll diese Erfassung nun mittels VR-Brille in einem geführten Prozess umgesetzt werden. Langzeitziel bleibt aber der Visor!
    P. Schartner
    Next generation Video Platform
    Learn how Netflix, YouTube & Co works and contribute to the next generation Video Platform in the context of the ATHENA project.
    C. Timmerer
    Automatisiertes Pentesting – Enhancing LLM agents with hybrid Reasoning
    Help combine cybersecurity ai agent frameworks with attack graphs. Basics needed in: python, Threat modeling, open ai agents, LLMs, some basic prolog (just to build a KB).
    J. Wachter
    Attack-Graph Mining
    Abstrahieren Sie die Schritte von Cyber-Angriffen aus Logs von Pentests und helfen Sie, diese für zukünftige Angriffe vorherzusagen (bzw. zu modellieren). Deine Chance auf Einbildung in aktuelle Forschung!
    J. Wachter
    Didaktik der Cybersecurity mit LLM Agents (Lehramt herzlich willkommen!)
    Optimiere einen educational Agent und messe empirisch, wie gut man Studierenden cybersecurity Angriffstaktiken mit Hilfe von LLM agents beibringen kann. Auch Unterrichtskonzepte sind willkommen, gemeinsame Betreuung AICS/Informatikdidaktik möglich.
    J. Wachter
    New development of the TEAM online platform
    An online platform to determine the maturity of teachers based on the TEAM model was already developed using Python and Django. This is now to be transferred to Angular and Spring Boot, optimized and integrated into an existing environment.
    S. Pasterk
    Revision of a platform for the graph-based comparison of curricula
    In the online platform GECKO (implemented in Angular, Spring Boot, neo4j) we collect competencies and competency models in a graph database for analysis and comparison. Different representations are required to compare the graphs of the models. In addition, several elements must be adapted to meet new requirements. During this software project, these revisions will be made to the platform.
    S. Pasterk
    Integration and design of Moodle for DigiFit4All
    In the DigiFit4All project, Moodle is used as an open-source platform for personalized online courses. The courses are created on an external platform (gecko.aau.at) and imported into Moodle. In this software project, Moodle will be more closely integrated into GECKO and redesigned to match its appearance.
    S. Pasterk
    BPMN Chatbot++ for Execution: LLM based generation of Executable Processes J. Köpke
    Implementing End-to-end encrypted HLS video streaming
    Current encryption solutions for Video streaming focus solely on DRM (digital rights management) protection goals. Zeitkapsl (a young start-up working on protecting photos/videos) is currently working on an end-to-end encrypted video streaming schema for various platforms (Android, iOS and Web) that enables full privacy over the video content and metadata.
    Keywords: Android, iOS, HLS, Service Workers, Web Assembly, AES-256-GCM, ffmpeg
    P. Spiess-Knafl
    P. Schartner
    Privacy friendly reverse geo-coding
    In order to enable customers with a comfortable photo/video search by location names and points of interest, reverse geo coding is needed to translates GPS coordinates (Lat/Long) into readable locations (e.g. Vienna, Klagenfurt, AAU, etc.). Most platforms do this by utilizing Services like Google Maps or Open Street Map, which leaks the GPS coordinates of the images, which is a no-go with privacy in mind. Zeitkapsl (a young start-up working on protecting photos/videos) needs support in implementing innovative ideas that work on all major platforms to perform privacy friendly and efficient reverse geo-coding.
    Keywords: Android, iOS, GPS, sqlite, geo-spatial, AES-256-GCM
    P. Spiess-Knafl
    P. Schartner
    Privacy friendly face/object detection on Web/Android/iOS
    In order to enable customers with a comfortable and privacy-preserving photo/video search by person names and faces, there is a need to perform facial and object detection in photos/videos on constrained mobile devices. Sending any (unencrypted) photos/videos to a cloud infrastructure is no option. Zeitkapsl (a young start-up working on protecting photos/videos) needs support in implementing innovative and performant ideas on how to work in constraint mobile and browser based environment using quantization of machine-learning models in order to extract facial and object information from photos and videos.
    Keywords: Android, iOS, WASM, object detection, face detection, image retrieval, video retrieval, CoreML, Open CV, ONNX Runtime, AES-256-GCM
    P. Spiess-Knafl
    P. Schartner
    Weitere Themen finden Sie auf den
    Webseiten der Informatikinstitute, Forschungsgruppen und Betreuer:innen
    Eigene Themen sind willkommen – Rahmenbedingungen siehe oben!