Maschinelles Lernen für mehr Sicherheit

Die Herausforderung: Sicherheitslösungen skalieren bei zunehmenden Datenmengen nicht

In der Cybersicherheit fallen, wie in vielen anderen Bereichen auch, immer mehr Daten an, die es zu analysieren gibt, z. B. Log-Dateien oder Mitschnitte von Netzwerkverkehr. Diese Daten von Menschen analysieren zu lassen, skaliert nicht. Auch signaturbasierte Analysetools lösen dieses Problem nicht, da sie sich auf Signaturen verlassen, die wiederrum von Menschen erstellt werden – was auch die Erkennung von unbekannten Angriffen (Zero-Days) einschränkt. Die Folge: Nur, was in den Signaturen abgedeckt ist, kann (unter kostspieligem Einsatz von Experten) überhaupt erkannt werden.
 

Die Lösung: Maschinelles Lernverfahren, die auf Basis dieser Daten eigenständig neue Problemfelder bearbeiten

Im Rückgriff auf große Datenmengen lernen die kognitiven Systeme, wie ein Netzwerk, ein Server oder ein Router normalerweise funktioniert und können im Anschluss daran Abweichungen vom Normverhalten feststellen. Eine manuell erstellte Signatur braucht es dazu nicht. Damit sind ML-Systeme potenziell auch in der Lage, unbekannte Angriffe zu erkennen.

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, für die 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

Termin 5.11.2020 und 12.11.2020 ONLINE (Anmeldung bis 28.10.2020)
11.11.2020 in Garching bei München(Anmeldung bis 27.10.2020)
Dauer 1 Tag Präsenz (09:00 - 17:00 Uhr)
Ablauf Online-Seminar 5.11.2020 und 12.11.2020 Websession jeweils von 09:00 - 13:00 Uhr
Kurssprache  Deutsch oder Englisch (Kursmaterial auf 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€

Alle Informationen finden Sie auch nochmal auf unserem Info-Flyer.

  • Überblick über die Schnittmenge von Cyber Sicherheit und maschinellem Lernen
  • Datengewinnung und Preprocessing mit Fokus auf Cyber Security Daten
  • Grundlegende Prinzipien ML: Konzepte und Algorithmen
  • Use Case: Anomalieerkennung
  • Praktische Hinweise / Tools / Hilfestellung bei der Erstellung eigener ML-Systeme
  • Ausblick & State of the Art, z.B. Adversarial Machine Learning

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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