Maschinelles Lernen und Sicherheit

Das Modul behandelt grundlegende Algorithmen des maschinelles Lernens. In den Übungen und in der Präsenzveranstaltung werden diese Methoden auf Anwendungen in der IT-Sicherheit angewendet.

Die Einführung in das maschinelle Lernen folgt kapitelweise dem Lehrbuch von Zhi-Hua Zhou, “Machine Learning”, wir behandeln hier Kapitel 1–11. Bitte beachten Sie, dass das Lehrbuch nicht auf deutsch, sondern nur auf englisch und chinesisch verfügbar ist.

Die in dem Modul behandelten Kapitel beinhalten die Themen

• Grundlegende Terminologie
• Modellauswahl und Evaluation
• Lineare Modelle
• Entscheidungsbäume
• Neuronale Netze
• Support Vector-Maschinen
• Bayessche Klassifikation
• Klassifikator-Ensembles
• Clustering
• Dimensionsreduktion
• Merkmalsreduktion

In den Übungen und in der Präsenzveranstaltung werden von den Teilnehmern anwendungsspezifische Herausforderungen in der IT-Sicherheit untersucht. Für ausgewählte Fragestellungen werden auf Standard-Datensätzen prototypisch maschinelle Lernverfahren implementiert und evaluiert.