Daniel Grimm, M. Sc.

Daniel Grimm, M. Sc.

  • Engesserstr. 5

    76131 Karlsruhe

M. Sc. Daniel Grimm

Curriculum vitae

  • Bachelor of Electrical Engineering and Information Technology at KIT
    • Closing in November 2015
    • Bachelor thesis:
      • Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Institute of Industrial Information Technology (IIIT)
      • Topic of the thesis: "Langzeit-3-D-Kopfposentracking durch Verwenden eines dynamischen Objektmodells ".
  • Master studies in Electrical Engineering and Information Technology at KIT
    • Closing in October 2017
    • Master thesis:
      • Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Institute for Information Processing Technologies (ITIV)
      • Topic of the thesis: "Statische und dynamische Anomalieerkennung in Ethernet-basierter Kommunikation".

Teaching

Supervision of the Exercises for 2311651 Information Technology I

 

Research interests

  • Cyber security for vehicles
  • Machine Learning
  • Automotive Software Architecture

 

Supervised student work

 

  • MA: "Reinforcement Learning für autonomes Fahren in der Simulationsumgebung AirSim; Reinforcement Learning for Autonomous Driving AirSim"
  • MA: "Anwendung und Validierung von maschinellem Lernen auf der Basis von Reinforcement Learning für autonome Fahrzeuge in einer Simulationsumgebung"
  • BA: "Modellierung und prototypische Implementierung eines generischen Security Kontext Modells für Fahrzeuge"
  • BA: "Optimierung eines Intrusion Detection Systems auf Basis neuronaler Netze"
  • BA: "Anomalieerkennung in Zeitserien durch Convolutional Autoencoder"
  • BA: "Visuelle Anomalieerkennung mittels Autoencodern"
  • BA: "Entwicklung einer Machine Learning basierten Strukturüberwachung für einen Forschungshelikopter"
  • BA: "Auswahl und Evaluierung geeigneter Konzepte zur Speicherung und Analyse von SecurityInformationen"
  • BA: "Entwicklung einer Plattform zur explorativen Analyse großer Datenmengen aus dem Automobilbereich"
  • MA: "Konzeptionierung und Implementierung einer Datenverarbeitungsarchitektur auf Basis aktueller Connected Car Services"
  • BA: "Konzeption eines Verfahrens zur flottenübergreifenden SecurityAnalyse von Fahrzeugen"
  • BA : "Implementierung und Evaluation verschiedener Neuronaler Netze zur kombinierten Anomalieerkennung in mehreren Signalen der CANbasierten Kommunikation"
  • BA: "Konzept zur Erkennung von Anomalien in Ethernetbasierter Kommunikation im Fahrzeug mittels Maschinellem Lernen"
  • BA : "Synthetisieren kontextueller Anomalien in Fahrzeugdaten"

Publications


2024
Journal Articles
2023
Conference Papers
2022
Journal Articles
Conference Papers
2021
Journal Articles
Conference Papers
2020
Book Chapters
Journal Articles
Conference Papers
2019
Presentations
2018
Conference Papers