Maschinelles Lernen für mehr Sicherheit

Durch die Vielzahl an Daten ist es schwierig einen Überblick zu bewahren. Maschinelles Lernen ist daher eine Trend-Technologie. Bei der Analyse großer Mengen an Daten ist maschinelles Lernen in der Lage, Vorhersagen zu machen und Entscheidungen automatisch zu treffen. Im Bereich der Cybersicherheit nimmt die Datenmenge so rasant zu, dass aktuelle Sicherheitslösungen kaum skalieren; darüber hinaus müssen Security-Experten im Wettlauf so schnell wie möglich Gegenmaßnahmen entwickeln und einsetzen, um neuartige Angriffe abzuwehren. Dies stellt uns vor große Herausforderungen, die wir mit statistischen Methoden wie maschinelles Lernen meistern können. 

Mit maschinellem Lernen kann man zahlreiche Daten aus Sicherheitskomponenten entnehmen und Modelle erzeugen. Diese beschreiben die Eingaben und erstellen Vorhersagen, wodurch auch Entscheidungen getroffen werden können. Mit zunehmender Datenmenge werden diese Modelle kontinuierlich präzisiert, weswegen möglicherweise auch unbekannte Bedrohungen erkannt werden können.  

Ziel des Kurses ist es, einen Einblick in maschinelles Lernen und Data Mining zu erhalten und diese Grundlagen bei der Modellierung von Anomalieerkennungen zu vertiefen.

Das Seminar im Überblick

Termine 10.12.2019 in Garching bei München (Anmeldung bis 25.11.2019)  
Dauer 1 Tag Präsenz  
Kurssprache  Englisch  
Lernziel  Überblick über Themen der Cybersicherheit, wobei maschinelles Lernen eine Rolle spielt. Kenntnisse der Grundlage des maschinellen Lernens und Daten Mining. Modellierungsmethoden zur Anomalienerkennung und Programmierungshinweise.  
Zielgruppe  Sicherheitsingenieure, Analysten der IT Sicherheit, Entwickler sicherer Systemen/Software  
Voraussetzungen  Basiswissen Programmierung, Basiswissen IT-Sicherheit, Basiswissen maschinelles Lernens  
Maximale Teilnehmerzahl  12 Teilnehmende  
Veranstaltungsort  Fraunhofer-Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit (AISEC), Lichtenbergstr. 11, 85748 Garching b. München
 
Teilnahmegebühr 600€  

Tag 1:

 

Überblick über Themen der Cybersicherheit

Was kann man mit maschinellen Lernen machen?

Grundlage des maschinelles Lernen

Basisverfahren

State-of-Art

Forschungsgebiete

Use Case: Anomalienerkennung

Definition

Modellierungsmethoden

Algorithmen/Tools

Programmierungshinweise

Take home message

Nicolas Müller

Nicolas Müller ist seit 2017 als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Cognitive Security Technologies des Fraunhofer AISEC tätig. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich Machine Learning und Anomaly Detection für Cyber Security. Herr Müller hat zuvor am Fraunhofer ISE als Softwareentwickler gearbeitet und an der Universität Freiburg Mathematik und Informatik studiert und abgeschlossen.
 

Pascal Debus

Pascal Debus ist seit 2018 als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Cognitive Security Technologies des Fraunhofer AISEC tätig. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich Machine Learning für Schwachstellensuche in Binaries, sowie im Adversarial und Privacy-preserving Machine Learning. Herr Debus studierte Mathematik und Physik an der ETH Zürich und schloß mit einem MSc in Physik ab. Zuvor arbeitete er 2 Jahre als Computer Vision Softwareentwickler bei der Brainlab AG an der Entwicklung von Image Guided Surgery Systemen.

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