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Bewältigung von Sicherheitsbedrohungen mittels KI
Machine Learning Security

Seminar

Dauer: 2 Tage | Lernen Sie die wichtigsten Konzepte, Anwendungen, Potenziale und Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens kennen und erfahren Sie, wie Sie maschinelles Lernen bei der Bewältigung von Sicherheitsbedrohungen einsetzen können.

Maschinelles Lernen (Machine Learning) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Techniken befasst, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen, ohne dass diese explizit programmiert werden müssen. Im Zentrum dieses Ansatzes steht die Fähigkeit der Computer, Muster oder Erkenntnisse aus den vorliegenden Daten zu extrahieren.

Diese Technologie spielt auch in der Informationssicherheit eine zunehmend wichtige Rolle: Die Erkennung von Anomalien, die Analyse und Vorhersage von Bedrohungen, der Einsatz bei Authentifizierungsprozessen sowie auch der Schutz vor Malware und Phishing sind unter anderem nennenswerte Möglichkeiten, effektivere und proaktivere Schermaßnahmen zu entwickeln, die auf der Analyse großer Datenmengen und der Erkennung komplexer Muster basieren.

Unser Seminar konzentriert sich auf die wichtigsten Konzepte, Anwendungen und Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens und vermittelt einen Überblick über die Rolle von maschinellem Lernen bei der Bewältigung von Sicherheitsbedrohungen sowie Potenziale dieser Technologie.

Machine Learning Security
Inhalte des Seminars

Zielgruppe

IT-Entscheider und -Umsetzer sowie Informationssicherheitsbeauftragte (ISB) in Unternehmen und Behörden, die den Einsatz von KI erwägen oder bereits begonnen haben und keine Abstriche bei der Informationssicherheit machen möchten.

Voraussetzungen

Grundlegendes Verständnis von IT-Sicherheitskonzepten und -praktiken

Programmauszug

  • Grundlagen des maschinellen Lernens und Anwendungsbereiche in der IT-Sicherheit
  • Aktuelle Bedrohungen und Herausforderungen in der IT-Sicherheitslandschaft
  • Potenziale von maschinellem Lernen zur Verbesserung der IT-Sicherheit: Anomalieerkennung, Bedrohungsvorhersage, Malware-Identifikation usw.
  • Praktische Anwendungen von maschinellem Lernen in der IT-Sicherheit: Intrusion Detection Systems (IDS), Phishing-Erkennung, Schutz vor Ransomware usw.
  • Herausforderungen und Risiken von maschinellem Lernen in der IT-Sicherheit: Datenschutz, Manipulation von Lernmodelle durch Angreifer, Bias in den Daten usw.
  • Integration von maschinellem Lernen in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen.
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02.09.2024 – 03.09.2024
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