VORNAC RESEARCH
Sicherheit von Machine Learning, Blockchain und Daten-Layer-Bedrohungen.
Background
Hersteller-neutrale Landschaftskarte: Modell-Familien, Training-Pipelines, Deployment-Muster — sowie welche statistischen/ML-Modelle zu welchen Security-Analytics-Problemen passen und wo sie zuverlässig scheitern.
Natural Language Processing für Sicherheits-Arbeit: Log-Clustering, Phishing-Detektion, Report-Zusammenfassung und wo moderne LLM-getriebene Techniken passen (und nicht).
Bedrohungsklassen für Smart Contracts, Bridges und Konsens-Layer — wo die tatsächlichen Verluste der Branche kumulieren, und die Audit-Muster, die sie fangen.
Praxisnahe Hashing-Referenz: wann Kollisionsresistenz zählt, wann Length-Extension schadet, und was heute zu wählen ist.
Von der Referenz zum Befund