Threat Modeling hilft, Gefahren für die Software- und Systemlandschaft, Prozesse und die Organisation schon frühzeitig zu erkennen und somit passende Gegenmaßnahmen rechtzeitig zu entwickeln. Threat Modeling sollte demzufolge ein normaler Bestandteil des Software Development Lifecycle sein.

Max. Teilnehmendenzahl: 45
Laptop (mit Browserzugang) wird benötigt.

Zielpublikum: Architekt:innen, Entwickler:innen, Product Owner:innen 
Voraussetzungen: Grundlegende Erfahrungen mit der Entwicklung und Architektur von Softwaresystemen
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract:
In der Praxis indessen ist die Aufnahme von Threat Modeling in den Software Development Lifecycle oft alles andere als der Normalfall. Ein Hauptgrund dafür ist mangelndes Wissen der beteiligten Stakeholder: Projekt-Manager:innen, Product Owner, Administrator:innen, Software-Entwickler:innen und Software-Architekt:innen. Oft bedingt durch die immer noch häufig in Organisationen vorherrschende Trennung von Security, Software-Entwicklung und Betrieb.
In diesem Workshop wollen wir diese Wissenslücke schließen. In praktischen Übungen spielen die Teilnehmer:innen Threat Modeling an einem fiktiven Beispiel durch. Von Finden und Identifizieren der Assets über die Aufstellung von Attack-Trees bis hin zur Erstellung der passenden Mitigations-Strategien.

Mehr Inhalte dieser Speaker? Schaut doch mal bei sigs.de vorbei: https://www.sigs.de/autor/Christoph.Iserlohn

Wenn Sie wissen möchten, was KPIs sind, wieso diese nicht das Gleiche sind wie Metriken oder SLAs und wie Sie sie strukturiert entwickeln können – dann sind Sie in diesem Kurs genau richtig!
In einem Rollenspiel in Kleingruppen erarbeiten Sie anhand von 4 Themenbereichen einen Key-Performance-Indicator (KPI) und dessen Rollout.
Erleben Sie, wie unterschiedlich komplex die einzelnen Diskussionen aller Stakeholder bis zur Erstellung des KPI sein können. Und erfahren Sie, wie Sie die Hürden einer Einführung in Ihrem Unternehmen meistern können.

Max. Teilnehmendenzahl: 50

Zielpublikum: Entwickler:innen, Projektleiter:innen, Manager:innen, Entscheider:innen, Tester:innen, Product Owner:innen, Scrum Master:innen
Voraussetzungen: Interesse an Metriken / KPIs. Projekt- / PM-Erfahrung ist von Vorteil
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract:
Viele Konferenzbeiträge der letzten Jahre waren geprägt von Vorträgen, die KPIs erwähnten und als wichtig unterstrichen. Aus den Rückfragen der Teilnehmer wurde ersichtlich, dass die meisten den Unterschied zwischen einer Metrik, einem SLA und einem KPI nicht kennen, geschweige denn eine allgemeine Methode zur Entwicklung eben dieser.
Mit diesem Tutorial möchten wir zum einen ein grundlegendes Verständnis für das Thema und die Entwicklung von KPIs schaffen. Zum anderen möchten wir praktisch erlebbar machen, wie die einzelnen Stakeholder während der Entwicklung eines KPI unterschiedlich agieren, welche Diskussionen mit welchem Ziel geführt werden müssen und letztendlich welcher Aufwand spendiert werden muss.

Mehr Inhalte dieser Speaker? Schaut doch mal bei sigs.de vorbei: https://www.sigs.de/autor/Daniel.Pollig, https://www.sigs.de/autor/Evgeniia.Antonova

To expand our horizons in testing, we should ask ourselves the following questions:

1. What did we learn from the history of testing?
2. What did we miss and what did we forget?
3. How can we do better testing in the future?

Therefore, in this interactive tutorial we will identify, discover, investigate, reflect, and discuss testing wisdoms from different categories to answer these questions and to expand our horizons – you are invited to bring your own top 3 testing wisdoms (I will bring my top n) and share them with your peers in this tutorial!

Max. number of participants: 50

Target Audience: Test Architects, Test Engineers, Software-Architects, Developers, Product Owners, Quality Managers
Prerequisites: Basic knowledge about testing and quality engineering
Level: Advanced

Extended Abstract:
Effective and efficient software and system development requires superior test approaches in place and a strong commitment to quality in the whole team. To realize the right mix of test methods and quality measures is no easy task in real project life due to increasing demand for reliability of systems, cost efficiency, and market needs on speed, flexibility, and sustainability.
To address these challenges and to expand our horizons in testing, we should ask ourselves the following questions:

• What did we learn from the history of testing?
• What did we miss and what did we forget?
• How can we do better testing in the future?

Therefore, in this interactive tutorial we will identify, discover, investigate, reflect, and discuss testing wisdoms from different categories (techniques, people, history) to answer these questions and at the same time to expand our horizons – you are invited to bring your own top 3 testing wisdoms (I will bring my top n) and share them with your peers in this tutorial!
Projected learning outcomes and lessons learned

• Get familiar with testing wisdoms – known and unknown, old and new.
• Learn and share experiences on how to discover and adopt testing wisdoms.
• Apply discussed testing wisdoms to improve your test approaches in the future!

Developing functional and effective generative AI solutions requires addressing various challenges. Ensuring moderated content and factual accuracy without hallucinations, integrating proprietary and domain-specific knowledge, adhering to stringent data-residency and privacy requirements, and ensuring traceability and explainability of results all demand meticulous engineering efforts. In this hands-on workshop we will explore strategies to overcome these challenges, learn about best practices and implement examples using Cloud services.

Max. number of participants: 200
Laptop (with browser access) is required.

Target Audience: Data Architects, Data Engineers, Data Scientists, Machine Learning Engineers
Prerequisites: Basic knowledge about AI solutions and related Cloud services is a plus
Level: Advanced

Extended Abstract:
Generative AI is taking the world by storm and enterprises across industries are rallying to adopt the technology. However, developing functional and effective generative AI solutions within organizations requires addressing various challenges beyond the management of these novel machine learning models. Ensuring moderated content and factual accuracy without hallucinations, integrating proprietary and domain-specific knowledge, adhering to stringent data-residency and privacy requirements, and ensuring traceability and explainability of results all demand meticulous engineering efforts. Moreover, the user experience of the application has emerged as a crucial performance indicator, while maintaining a lean application footprint is essential for a positive business case.
In this hands-on workshop we will explore strategies to overcome these challenges and implement examples using Cloud services of Amazon Web Services (AWS). You'll get a temporary AWS account (free of charge) to participate but must bring your own laptop to participate. We will delve into best practices, design patterns, and reference architectures.

Wir wissen heute, dass Software „Secure-by-Design“ sein sollte. Aber wie macht man das, und was sind dabei die Stolpersteine? Wir untersuchen die 10 grundlegenden Prinzipien für Softwaresicherheit und Muster für Architektursicherheit, und was man bei ihrer Anwendung richtig oder falsch machen kann. In praktischen Übungen verwenden wir Open-Source-Werkzeuge, mit denen wir Code dahingehend automatisch bewerten können, und Vorschläge für Verbesserungen erhalten.

Max. Teilnehmendenzahl: 16
Laptop (mit Browserzugang) wird benötigt.

Zielpublikum: Architekt:innen, Entwickler:innen, QA-Manager:innen, Projektleiter:innen
Voraussetzungen: Grundlegendes Verständnis von Softwareanwendungen
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract:
Ihr erlangt einen Einstieg und Überblick zu sicheren Softwarearchitekturen, sowie insbesondere grundlegende konzeptionelle Kenntnisse zur IT-Sicherheit im Umfeld von Softwareanwendungen und einfache praktische Kenntnisse im Umgang mit der IT-Sicherheit im Kontext der Entwicklung und des Einsatzes von Softwareanwendungen und ihrer Architekturen.
Die 10 grundlegenden Prinzipien für Softwaresicherheit und Muster für Architektursicherheit werden vorgestellt.
Das Seminar stellt Schutzmaßnahmen und Best Practices zur Vorbeugung gegen typische Schwachstellen in Softwareanwendungen auf Basis der „OWASP Top 10 Security Vulnerabilities“ bereit. Ein vorgestellter Leitfaden gibt Hinweise für ein systematisches Vorgehen zur Erstellung sicherer Softwarearchitekturen. Dabei werden sowohl bereits bestehende als auch neu zu entwickelnde Anwendungen betrachtet.
Der Maßnahmenkatalog richtet sich an Projektleiter und Softwareentwickler, die sichere Softwarearchitekturen für Webanwendungen konzipieren und implementieren.
In praktischen Übungen verwenden wir Open-Source-Werkzeuge, mit denen wir Code dahingehend automatisch bewerten können, und Vorschläge für Verbesserungen erhalten. Die Teilnehmer werden sich dabei in die Rolle des Angreifers begeben und u.a. die (absichtlich unsicher entwickelte) Webanwendung „Google Gruyere“ angreifen.

Eigentlich ist es ja ganz einfach: Teams arbeiten zusammen, um ein Projekt umzusetzen und weiterzuentwickeln. Nur lassen sich Konflikte oft gar nicht direkt lösen, denn das müsste man zugeben. Über Team-Building, Spiele, Simulationen und weitere Übungen lassen sich Verständnis und Toleranz füreinander ausbauen. So wird die Team-Kollaboration gefördert und die Chancen auf Projekterfolg und gute Performance steigen.

Max. Teilnehmendenzahl: 25

Zielpublikum: Führungskräfte, Agile Coaches, Team-Leader:innen, Scrum Master:innen
Voraussetzungen: Keine
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Extended Abstract:
Eigentlich ist es ja ganz einfach: Teams arbeiten zusammen, um ein Projekt umzusetzen und weiterzuentwickeln. Wäre das nicht der "Faktor Mensch". Es kommt immer wieder vor, dass Projekterfolge und Performance durch Konflikte und Reibereien stark beeinträchtigt und auch aufgehalten werden. Das geht vom sprichwörtlichen Elefanten im Raum über Missverständnisse und kulturelle Unterschiede. Lösen lässt sich das oft gar nicht direkt, denn offen gesprochen existiert das Problem nicht. Über Team-Building, Spiele, Simulationen und weitere Übungen lassen sich Verständnis und Toleranz füreinander ausbauen. So wird die Team-Kollaboration gefördert und die Chancen auf Projekterfolg und gute Performance steigen.
Der Mehrwert des Workshops: Sich stetig verbessern und experimentieren, das ist das Kernelement agiler Methoden. Erleben Sie selbst, wie Spiele und Simulationen unter anderem in Meetings dafür eingesetzt werden können, Teams bei ihrer Selbsterkenntnis und Optimierung zu unterstützen.

As systems become complex, teams can be burdened with technical debt and architectural challenges, slowing development, and ultimately not being as agile and nimble as desired. If not enough attention is paid to technical debt, design problems will creep in until it becomes muddy, making it hard to deliver features quickly and reliably. This workshop discusses ways to sustain development by understating and managing technical debt. We will present the technical debt metaphor including the impact, and how to identify and monitor technical debt.

Max. number of participants: 50

Target Audience: Architects, Technical Managers, Agile Coaches, Developers, POs, Scrum Masters, QA
Prerequisites: Understanding architecture is beneficial though not necessary
Level: Advanced

Extended Abstract:
When building complex systems, it can be easy to focus primarily on features and overlook software qualities, specifically those related to the architecture and dealing with technical debt. Some believe that by following Agile practices—starting as fast as possible, keeping code clean, and having lots of tests—a good clean architecture will magically emerge. While an architecture will emerge, if there is not enough attention paid to the architecture and the code, technical debt, and design problems will creep in until it becomes muddy, making it hard to deliver new features quickly and reliably. Often, the technical debt items are unknown, unmonitored, and therefore not managed, thus resulting in high maintenance costs throughout the software life-cycle. This workshop discusses elements of sustainable development specifically for dealing with technical debt. The main topics that will be explained are the technical debt metaphor and concept, the impact of incurring technical debt, some types of technical debt, and what is not technical; debt. Additionally, we will discuss technical debt that teams may incur, where and how it arises, how to identify, monitor, and manage these debts to pay in the long term, and living with technical debt.