Dieser Workshop beleuchtet unterschiedliche Anwendungen des maschinellen Lernens und Anwendungsmöglichkeiten im Bereich der IT-Sicherheit.

„Künstliche Intelligenz“ und „Maschinelles Lernen“ werden in der öffentlichen Diskussion häufig synonym verwendet. Die heute technisch umsetzbaren Systeme sind der sogenannten schwachen künstlichen Intelligenz zuzuordnen und nutzen normalerweise an zentraler Stelle Methoden des maschinellen Lernens. Anders als bei der starken Künstlichen Intelligenz geht es nicht darum, allgemeine menschliche Intelligenz nachzubilden, sondern um Problemlösungen in konkreten und beschränkten Kontexten.

In den vergangenen Jahren wurden mit maschinellem Lernen erhebliche oder gar spektakuläre Erfolge erzielt. Man denke etwa an automatisierte Sprach-, Bild- und Texterkennung, an die Fortschritte in der medizinischen Diagnostik, bei Übersetzungen und Textanalysen, beim Data Mining und natürlich beim autonomen Fahren. 

In der IT-Sicherheit findet maschinelles Lernen beispielsweise bei der Anomalie- und Angriffsdetektion in Netzen und IT-Systemen, bei biometriebasierten Authentikationsverfahren und bei kryptographischen Fragestellungen Anwendung. Der Einsatz maschineller Lernverfahren und Künstlicher Intelligenz (KI) kann dazu dienen, dass vernetzte IT-Systeme sich in Zukunft eigenständig auf neue Bedrohungen einstellen. Der Einsatz von Verfahren, die auf KI basieren, ist jedoch sehr anspruchsvoll. So ist mit der Inbetriebnahme solcher Systeme oftmals ein hoher zeitlicher Aufwand verbunden. Auch ist stets zu klären, ob und inwieweit der Mensch in den Erkennungs- und Abwehrprozess eingreifen kann bzw. soll.

Dieser Workshop beleuchtet daher unterschiedliche Anwendungen des maschinellen Lernens und Anwendungsmöglichkeiten im Bereich der IT-Sicherheit.

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