Papers, Artikel und Insights aus der Praxis
BAR/NDSS Workshop 2018. Ein Forschungstool, um Taint-basierte Security-Lücken direkt im Binärcode zu finden. Der Ansatz mischt statische Analyse mit dynamischem Taint-Tracking und bringt eine eigene DSL für Taint-Policies mit. An echten Programmen validiert.
Rolle: Autor & Maintainer des Repos Links: GitHub Repo Paper
IEEE BRAINS 2020. Ein dezentrales, Blockchain-basiertes Vergütungsmodell für digitale Inhalte. Zeigt, wie man Payouts transparent macht und programmierbare Smart Contracts sauber für Content-Käufe designt.
Rolle: Autor/Co-Autor DOI: 10.1109/BRAINS49436.2020.9223299 Links: 10.1109/BRAINS49436.2020.9223299 ResearchGate
Medium, 1. Februar 2023. Ein Deep Dive in „Utility NFTs“. Geht der Frage nach, wie NFTs einen echten Nutzen (z. B. Zugangsberechtigungen oder Rollen) über reine Sammlerwerte hinaus bieten können und was das für Marktplätze bedeutet.
Link: Medium Artikel
Medium, 17. Februar 2022. Ein Praxis-Guide, wie man Python-Jobs über iExec und Trusted Execution Environments (TEEs) auf KnowledgeX sicher ausführt. Behandelt Docker-Templates, Worker-Verifikation und wie man als Entwickler die volle Auditierbarkeit behält.
Link: Blog Post
Hier sammle ich hin und wieder lose Notizen und Learnings, die bei der Arbeit an AI-Systemen, verteilten Architekturen und Enterprise-Software anfallen. Weniger formal als ein Paper, aber oft näher an der Praxis.
Wie man ein Prompt-Optimierungs-System baut, das auch dann noch skaliert und konsistente Ergebnisse liefert, wenn mehrere Teams daran arbeiten. Meine Lessons Learned aus der Entwicklung eines „Prompt Wizards“ für Enterprise-Use-Cases.
Wie man KI-Workflows durch Event-Driven Architektur robuster macht. Ein Blick darauf, wie SQS und SNS dabei helfen, Backpressure in AI-Pipelines abzufedern und eine verlässliche Datenverarbeitung sicherzustellen.
Smarte Routing-Strategien, wenn man mehrere AI-Modelle gleichzeitig im Einsatz hat. Wie man Kosten massiv optimiert, ohne bei verschiedenen Providern an Qualität oder Speed einzubüßen.
Die harten Basics für AI-Plattformen: Privacy-Konzepte, sauberes Access Control, Audit Trails und wie man Compliance in modernen AI-First-Applikationen von Anfang an automatisiert.