Name |
IT-Sicherheit und Künstliche Intelligenz |
SWS |
4 |
ECTS |
5 |
Sprache(n) |
Deutsch
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Lehrform |
SU mit Praktikum |
Angebot |
nach Ankündigung |
Aufwand |
30 Präsenzstunden Vorlesung, 30 Präsenzstunden Praktikum, 45 Stunden Vor- und Nachbereitung des Praktikums, 45 Stunden Nachbereitung der Vorlesung und Prüfungsvorbereitung |
Voraussetzungen |
- Grundlagenkenntnisse der IT-Sicherheit
- Grundlagen des Maschinellen Lernens (empfohlen)
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Ziele |
Fachliche Lernziele
Die Studierenden ...
- verstehen, was unter vertrauenswürdigen, sicheren und robusten KI-Anwendungen verstanden wird
- beurteilen typische Bedrohungen für KI-Anwendungen
- analysieren Angriffe auf die IT-Sicherheit durch oder mithilfe von KI-Anwendungen
- bewerten Maßnahmen zum Schutz von KI-Anwendungen, zum Schutz vor KI-Anwendungen und zum Schutz durch KI-Anwendungen
- erstellen Konzepte zum Schutz von KI-Anwendungen oder zum Schutz der IT-Sicherheit vor Angriffen mit KI-Anwendungen
- dokumentieren ihre Erkenntnisse mit geeigneten Mitteln
Überfachliche Lernziele
Ergänzend entwickeln die Studierenden Schlüsselkompetenzen weiter, die für die spätere Arbeitswelt essenziell sind, insbesondere:
- Ganzheitliches Denken
- Sich strukturiert in ein komplexes System einzuarbeiten
- Verschiedenartige Lösungsansätze für das gleiche Problem erarbeiten
- Vordergründig technische Sachverhalte auf ethische Implikationen hin zu analysieren
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Inhalt |
- Typische Arbeitsweisen von KI-Anwendungen und der zugrundeliegenden Verfahren
- Faktoren zuverlässiger KI-Anwendungen
- Bedrohungen für KI-Anwendungen und Angriffe durch oder mithilfe von KI-Anwendungen
- Betrachtung generische Techniken als auch von Fallbeispielen
- Sammlung und Bewertung bestehender Schutzmaßnahmen
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Medien und Methoden |
Tafel, Folien, Beamer, evtl. Gastvorträge |
Literatur |
- John Paul Mueller (2022), Machine Learning Security Principles: Keep data, networks, users and applications safe from prying eyes, packt
- Brij B. Gupta, Michael Sheng (2019), Machine Learning for Computer and Cyber Security: Principle, Algorithms, and Practices, CRC Press
- Onlinequellen
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Zuordnungen Curricula |
SPO |
Fachgruppe |
Code |
ab Semester |
Prüfungsleistungen |
IF Version 2023 |
FWP |
IF-FWP-05-xxx |
5 |
Eine der Folgenden, Festlegung siehe Studienplan:
benotete Modularbeit (100%)
benotete mündliche Prüfung
benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
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IF Version 2019 |
FWP |
IF-FWP-05-xxx |
5 |
Eine der Folgenden, Festlegung siehe Studienplan:
benotete Modularbeit (100%)
benotete mündliche Prüfung
benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
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DC Version 2020 |
WPF Anwendungen des maschinellen Lernens |
DC-WPF-ML-04-013 |
4 |
Eine der Folgenden, Festlegung siehe Studienplan:
benotete Modularbeit (100%)
benotete mündliche Prüfung
benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
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DC Version 2023 |
WPF Anwendungen des maschinellen Lernens |
DC-WPF-ML-04-013 |
4 |
Eine der Folgenden, Festlegung siehe Studienplan:
benotete Modularbeit (100%)
benotete mündliche Prüfung
benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
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IB Version 2010 |
FWP |
IB-FWP-06-xxx |
6 |
Eine der Folgenden, Festlegung siehe Studienplan:
benotete Modularbeit (100%)
benotete mündliche Prüfung
benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
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