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Lernlabor Cybersicherheit: Hacking und Härtung von Machine Learning-Modellen

08. – 11. Oktober 2024

Ort: Fraunhofer SIT, Rheinstr. 75, 64295 Darmstadt

Wie können Hacker KI-Systeme und ML-Modelle angreifen? Wie kann man sie cyberresilient schützen? Durch Maschine Learning (ML) können KI-Systeme große und heterogene Datenmengen automatisiert auswerten. Dadurch ergeben sich völlig neue Möglichkeiten für digitale Dienste und Produkte - aber auch neue Angriffsvektoren. In dieser Fortbildung zeigen Expert*innen des Fraunhofer SIT Angriffe sowie geeignete Gegenmaßnahmen im Kontext ‘Security und Privacy von maschinellem Lernen’ in Theorie und Praxis auf. Außerdem vermitteln sie, wie ML-Modelle effektiv und sicher eingesetzt werden können, um interne Prozesse zu optimieren sowie neuartige Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln – und dabei Datenlecks und Hacking in den KI-Systemen zu verhindern.

Ziele der Fortbildung sind

Angriffsvektoren und Gegenmaßnahmen auf ML-Modelle in KI-Systemen in der Theorie und in Ihrer Praxisbedeutung verstehen.
Security- und Privacy-Angriffe und Gegenmaßnahen mit aktuellen Python-Libraries implementieren und evaluieren können.

Zielgruppe

IT‑Sicherheitsexpert*innen
Fachkräfte für KI
Machine Learning
Data Science / Data Analytics
Product Owner und Software-Entwickler*innen für KI-gestützte Lösungen

Anmeldeschluss ist der 23.09.2024.

Weitere Informationen zu Programm und Anmeldung

Das Lernlabor Cybersicherheit ist eine Zusammenarbeit zwischen Fraunhofer und ausgewählten Fachhochschulen, um aktuelle Erkenntnisse auf dem Gebiet der Cybersicherheit in Weiterbildungsangebote für Unternehmen zu überführen.

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