Addison
Despite how it's often portrayed in blogs, scientific articles, or corporate test planning, fuzz testing isn't a magic bug printer; just saying "we fuzz our code" says nothing about how _effectively_ it was tested. Yet, how fuzzers and programs interact is deeply mythologised and poorly misunderstood, even by seasoned professionals. This talk analyses a number of recent works and case studies that reveal the relationship between fuzzers, their inputs, and programs to explain _how_ fuzzers work.
Elke Smith
Die Legalisierung des Online-Glücksspiels in Deutschland im Jahr 2021 und die zunehmende Normalisierung von Glücksspiel und Sportwetten in den Medien haben ein Umfeld geschaffen, in welchem Glücksspielprodukte leichter zugänglich und gesellschaftlich stärker akzeptiert sind als je zuvor. Diese weit verbreitete Exposition birgt erhebliche Risiken für vulnerable Personen, insbesondere da die Grenzen zwischen Spielen und Glücksspiel zunehmend verwischen. Seit einiger Zeit ist beispielsweise ein deutlicher Anstieg von Spielen zu beobachten, die Glücksspiel-ähnliche Items wie Loot-Boxen beinhalten. Komplexe Designmerkmale in elektronischen Glücksspielprodukten, z.B. Glücksspielautomaten und Online-Slots, sind gezielt darauf ausgerichtet, Individuen zu verlängerten Spielsitzungen zu motivieren, um den Umsatz zu maximieren. Während Glücksspiel für viele Menschen eine Form der Unterhaltung darstellt, kann das Spielverhalten bei manchen eskalieren und schwerwiegende Folgen für das Leben der Betroffenen haben. Dieser Vortrag wird Mechanismen in Glücksspielprodukten und Loot Boxen beleuchten und aufzeigen, weshalb diese Merkmale das Suchtpotenzial fördern können. Hierbei spielen Mechanismen des sogenannten Verstärkungslernens (engl. Reinforcement Learning) eine Rolle, die das menschliche Belohnungssystem aktivieren, also dopaminerge Bahnen, welche an der Vorhersage von Belohnungen beteiligt sind. Besonderes Augenmerk liegt auf dem Reinforcement-Learning, einem Framework zur Modellierung von Lernen durch belohnungsbasiertes Feedback, welches sowohl in der Psychologie zur Beschreibung menschlichen Lernens und Entscheidungsverhaltens als auch zur Optimierung von Machine-Learning-Algorithmen eingesetzt wird. Im Vortrag werden auch Ergebnisse aus eigener Forschung am Labor der Universität zu Köln vorgestellt. Ziel ist es, Mechanismen des Glücksspiels zu erklären, sowie das Bewusstsein für potenzielle Schäden für Individuen und die Gesellschaft zu schärfen und die Notwendigkeit von Regulation sowie verantwortungsbewussten Designpraktiken zu diskutieren.