David Monschein M.Sc.

Research

Meine Forschungsinteressen liegen in der Kombination von IT-Sicherheit, Datenschutz und maschinellem Lernen. Im Mittelpunkt steht die kontinuierliche, verhaltensbasierte Authentifizierung für Webanwendungen und mobile Geräte: Ich untersuche, wie sich Nutzerinnen und Nutzer anhand von Interaktions- und Netzwerkdaten zuverlässig authentifizieren lassen, ohne sensible Verhaltensdaten offenzulegen.

Darüber hinaus beschäftige ich mich mit datenschutzwahrendem maschinellem Lernen auf Basis homomorpher Verschlüsselung und föderierten Lernens sowie mit der effizienten und manipulationsresistenten Umsetzung solcher Verfahren. Ergänzend untersuche ich die Erklärbarkeit KI-gestützter Netzwerkfunktionen. Ziel ist es, sichere und datenschutzfreundliche Authentifizierungs- und KI-Verfahren für den praktischen Einsatz zu entwickeln und empirisch zu evaluieren.

Publications

• A Privacy-Preserving Behavioral Authentication Framework for Public Transport Applications D. Monschein, M. Knecht, M. Al Samara, J. A. Peregrina, T. Piotrowski, S. Gohlke, I. Bennis, W. Azan, A. Abouaissa, A. García de Prado, M. Gilg, E.-M. Neumann, Z. Nochta, G. Ortiz, I. Szilagyi, O. P. Waldhorst und C. Zirpins IEEE Access, Bd. 14, S. 81861–81884, 2026 https://doi.org/10.1109/ACCESS.2026.3694816
• PPMLAuth: Privacy-Preserving and Tamper-Resistant Behavioral Authentication D. Monschein, A. Niedermayer und O. P. Waldhorst Applied Cryptography and Network Security (ACNS 2026), LNCS 16572, S. 306–337, 2026 https://doi.org/10.1007/978-3-032-32575-4_12
• Measuring Concept Completeness for Explainability in AI-Driven Network Functions A. Niedermayer, D. Monschein und O. P. Waldhorst IFIP Networking Conference, Lugano, Schweiz, S. 1–9, 2026 https://doi.org/10.23919/IFIPNetworking70592.2026.11579113
• Client-Agnostic Continuous Authentication via Keystroke-Induced Traffic Patterns A. Niedermayer, D. Monschein und O. P. Waldhorst 3rd Workshop on Machine Learning in Networking (MaLeNe), im Rahmen der NetSys 2025, Ilmenau, Deutschland, 2025 https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/125261
• HEJet: A Framework for Efficient Machine Learning Inference with Homomorphic Encryption D. Monschein und O. P. Waldhorst IEEE International Performance, Computing, and Communications Conference (IPCCC), Orlando, USA, S. 1–10, 2024 doi.org/10.1109/IPCCC59868.2024.10850007 Optimizing Privacy-Preserving Continuous Authentication of Mobile Devices D. Monschein und O. P. Waldhorst 18th International Conference on Network and System Security (NSS 2024), Abu Dhabi, VAE, S. 63–81, 2024 https://doi.org/10.1007/978-981-96-3531-3_4
• Borderless Authentic – Authentication in the Upper-Rhine Area with AI D. Monschein, Z. Nochta, J. A. Peregrina Pérez, T. Piotrowski, O. P. Waldhorst und C. Zirpins HKA Forschung aktuell 2024, S. 14–17, 2024 https://www.h-ka.de/fileadmin/Hochschule_Karlsruhe_HKA/Bilder_VW-PK/Publikationen/Forschungsbericht/HKA_ZH_Forschung_aktuell_2024_web.pdf
• Secure Plaintext Acquisition of Homomorphically Encrypted Results for Remote Processing P. Baumstark, D. Monschein und O. P. Waldhorst IEEE 48th Conference on Local Computer Networks (LCN), S. 1–4, 2023 doi.org/10.1109/LCN58197.2023.10223372 mPSAuth: Privacy-Preserving and Scalable Authentication for Mobile Web Applications D. Monschein und O. P. Waldhorst arXiv:2210.04777 [cs.CR], 2022 https://arxiv.org/abs/2210.04777
• SPCAuth: Scalable and Privacy-Preserving Continuous Authentication for Web Applications D. Monschein und O. P. Waldhorst IEEE 46th Conference on Local Computer Networks (LCN), S. 281–286, 2021 https://doi.org/10.1109/LCN52139.2021.9524959
• Towards a Peer-to-Peer Federated Machine Learning Environment for Continuous Authentication D. Monschein, J. A. Peregrina Pérez, T. Piotrowski, Z. Nochta, O. P. Waldhorst und C. Zirpins 1st IEEE International Workshop on Distributed and Intelligent Systems (DistInSys), im Rahmen des IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), Athen, Griechenland, S. 1–6, 2021 https://doi.org/10.1109/ISCC53001.2021.9631491
• Privacy-Preserving and Scalable Authentication based on Network Connection Traces D. Monschein und O. P. Waldhorst Electronic Communications of the EASST, Bd. 80 (NetSys 2021), veröffentlicht am 8. September 2021 https://doi.org/10.14279/tuj.eceasst.80.1175
• KIWI: Artificial Intelligence for Secure Web Infrastructures D. Monschein, J. A. Peregrina Pérez, T. Piotrowski, Z. Nochta, O. P. Waldhorst und C. Zirpins HKA Forschung aktuell 2021, S. 40–43, 2021 https://www.h-ka.de/fileadmin/Hochschule_Karlsruhe_HKA/Bilder_VW-PK/Publikationen/Forschungsbericht/ForschungAktuell_2021_Online.pdf

Arbeiten im Bereich Softwarearchitektur und Performance Engineering:

• Continuous integration of architectural performance models with parametric dependencies – the CIPM approach M. Mazkatli, D. Monschein, M. Armbruster, R. Heinrich und A. Koziolek Automated Software Engineering, Bd. 32, Artikel 54, 2025 https://doi.org/10.1007/s10515-025-00521-9
• Enabling Consistency between Software Artefacts for Software Adaption and Evolution D. Monschein, M. Mazkatli, R. Heinrich und A. Koziolek IEEE 18th International Conference on Software Architecture (ICSA), S. 1–12, 2021 https://doi.org/10.1109/ICSA51549.2021.00009
• Incremental Calibration of Architectural Performance Models with Parametric Dependencies M. Mazkatli, D. Monschein, J. Grohmann und A. Koziolek IEEE International Conference on Software Architecture (ICSA), S. 23–34, 2020 doi.org/10.1109/ICSA47634.2020.00011 Preprint: https://arxiv.org/abs/2006.16953
• Diagnosis of Privacy and Performance Problems in the Context of Mobile Applications D. Monschein, R. Heinrich und C. Heger Companion of the ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering (ICPE), Berlin, Deutschland, S. 167–172, 2018 https://doi.org/10.1145/3185768.3186283