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Künstliche Intelligenz - Technologie | Anwendung | Gesellschaft
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iit-Themenband – Künstliche Intelligenz 85 ANBIETER ML-NUTZUNG FIRMENSITZ Darktrace „Erkennung und Klassifizierung von Bedrohungen auf Basis von Anomalieerkennung mittels Machine Learning“9. Eingesetzt wird unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen ohne Trainings- daten. Selbstverteidigung durch Verlangsamen von Angriffen, Unterbrechung der Echtzeit, Stoppen der Angriffe.10 Cambridge, Großbri- tannien Escrypt (100%iges Tochterunter- nehmen der ETAS GmbH) Das Unternehmen fokussiert mit seinen Lösungen auf konkrete Branchen: Automotive, Smart City, Internet der Dinge.  Daten aus der Intrusion Detection werden „mithilfe leistungsstar- ker Algorithmen für maschinelles Lernen“ ausgewertet und  „Angriffsmuster für die gesamte Flotte“ visualisiert.  Neue Angriffsarten werden identifiziert.11 Bochum, Deutschland Eset Deutschland Sortierung und Klassifizierung von großen Mengen an Malware-Samples. Platzieren der analysierten Malware- Samples auf einer „Cyber Security Map“, um Relevanz der Malware einzuschätzen. „Neuronale Netzwerke für spezielles tiefgehendes Lernen und ein langes Kurzzeitgedächtnis. Konsolidierter Output von sechs genau gewählten Klassifikationsalgorithmen“12. Bratislava, Slowakei Eset Deutschland: Jena, Deutschland Exabeam ML für „User Behavior Analytics“ Lösung, Aufzeigen unauthorisierter Systemzugriffe13 San Mateo, USA Finally Safe (Beteiligung duch secunet Security Networks) Anomalie-Erkennung basiert auf über vier Millionen möglicher Paketinformationen. Mit Verfahren des maschinellen Lernens wird ein Modell  der Netzwerk-Kommunikation erstellt, also das Netzwerkverhalten erlernt, um dann Anomalien aufzudecken.14 Essen, Deutschland G+D Giesecke + Devrient setzen ML zur Aufdeckung von unge- wöhnlichen Systemreaktionen ein. Bestandteil der Lösung ist ein lernendes Anomalieerkennungssystem (Anomaly Detection System, ADS).15 München, Deutschland McAffee / McAffee Laps (McAffee Forschung) „McAfee nutzt maschinelles Lernen und andere unbeaufsichtig- te Lernalgorithmen in seinem gesamten Portfolio, von Advan- ced Threat Defense (ATD) und Security Information and Event Management (SIEM) bis hin zu URL Classification Systems und im Gateway.“ (Patel, 2017) Santa Clara, USA McAffee Labs: Hamburg, Deutschland 9 https://www.pallas.com/nachrichten/nachrichten-details/news/pallas-ist-zertifizierter-partner-von-darktrace/, zuletzt geprüft am 13.06.2018 10 https://www.wallstreet-online.de/nachricht/8387235-darktrace-cyber-immunsystem-schlaegt, zuletzt geprüft am 13.06.2018 11 https://www.escrypt.com/de/news-events/angriff-erkannt-gefahr-gebannt, zuletzt geprüft am 14.06.2018 12 https://www.welivesecurity.com/deutsch/2017/06/22/machine-learning-eset-augur-engine/, zuletzt geprüft am 13.06.2018 13 https://www.exabeam.com/data-science/machine-learning-sdk-for-security-analytics/, zuletzt geprüft am 13.06.2018 14 https://www.finally-safe.com/produkt/, zuletzt geprüft am 13.06.2018 15 https://www.gi-de.com/de/de/mobile-security/trends/umgang-mit-cyberrisiken/, zuletzt geprüft am 15.06.2018
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Künstliche Intelligenz Technologie | Anwendung | Gesellschaft
Titel
Künstliche Intelligenz
Untertitel
Technologie | Anwendung | Gesellschaft
Herausgeber
Volker Wittpahl
Verlag
Springer Vieweg
Datum
2019
Sprache
deutsch
Lizenz
CC BY 4.0
ISBN
978-3-662-58042-4
Abmessungen
16.8 x 24.0 cm
Seiten
286
Schlagwörter
Elektrische Antriebssysteme, Intelligentes Gesamtmaschinenmanagement, Künstliche Intelligenz, Data Mining, Maschinelles Lernen, Deep Learning, artificial intelligence, data mining, machine learning, deep learning
Kategorie
Technik

Inhaltsverzeichnis

  1. Vorwort 7
  2. Inhaltsverzeichnis 15
  3. A Technologie 18
    1. Einleitung: Entwicklungswege zur KI 21
    2. 1. Hardware für KI 36
    3. 2. Normen und Standards in der KI 48
    4. 3. Augmented Intelligence – Wie Menschen mit KI zusammen arbeiten 58
    5. 4. Maschinelles Lernen für die IT-Sicherheit 72
  4. B Anwendung 92
    1. Einleitung: KI ohne Grenzen? 95
    2. 5. Neue Möglichkeiten für die Servicerobotik durch KI 99
    3. 6. E-Governance: Digitalisierung und KI in der öffentlichen Verwaltung 122
    4. 7. Learning Analytics an Hochschulen 142
    5. 8. Perspektiven der KI in der Medizin 161
    6. 9. Die Rolle der KI beim automatisierten Fahren 176
    7. 10. Maschinelle Übersetzung 194
  5. C Gesellschaft 212
    1. Einleitung: „Intelligenz ist nicht das Privileg von Auserwählten.“ 215
    2. 11. KI und Arbeit – Chance und Risiko zugleich 221
    3. 12. Neue Intelligenz, neue Ethik? 239
    4. 13. Kreative Algorithmen für kreative Arbeit? 255
  6. Ausblick 273
  7. Anhang 277
  8. Autorinnen und Autoren 277
  9. Abkürzungsverzeichnis 286
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