Maschinelles Lernen für mehr Sicherheit

Die Herausforderung: Sicherheitslösungen skalieren bei zunehmenden Datenmengen nicht

Durch die Vielzahl an Daten ist es schwierig, einen Überblick zu bewahren. Maschinelles Lernen ist daher eine Trendtechnologie. 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.

Die Lösung: Entscheidungsmodelle mithilfe maschinellen Lernens erstellen

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.

Ihre Vorteile auf einen Blick

Nach dem Seminar können Sie …

... einschätzen, in welchen Bereichen Sie maschinelles Lernen sinnvoll einsetzen können.

... Programmierungen und Modellierungen zur Anomalienerkennung vornehmen.

Dieses Seminar bietet Ihnen …

... einen Einstieg in die Themen der Cybersicherheit, bei welchen maschinelles Lernen relevant ist.

... praktische Übungen am Use Case Anomalienerkennung.

... State-of-the-Art-Wissen zu maschinellem Lernen und neuen Forschungen.

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 die Themen der Cybersicherheit, bei denen maschinelles Lernen eine Rolle spielt
– Grundlagen des maschinellen Lernens und Daten Mining kennen und verstehen
– Modellierungsmethoden zur Anomalienerkennung kennen lernen
 
Zielgruppe  Sicherheitsingenieure, Analysten der IT Sicherheit, Entwickler sicherer Systemen/Software  
Voraussetzungen  Basiswissen zu Programmierung, IT-Sicherheit und maschinellem Lernen  
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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