Project: KI basiertes ISMS
Master data
KI basiertes ISMS | |
Description: | Die wissenschaftliche Fragestellung im Projekt betrifft Machine Learning, speziell betreffend die Erklärbarkeit und Kommunizierbarkeit von Empfehlungen für Risiko-Behandlung, welche eine künstliche Intelligenz (KI) ermittelt bzw. errechnet. Der im Projekt betrachtete Forschungsansatz besteht vor diesem Hintergrund in einer Kombination aus deterministischen Regeln (wie bei Entscheidungsbäumen), mit nicht-regelbasierten Ansätzen wie etwa Regressionsmodellen. Formal handelt es sich hier um die Durchführung einer Regression mit Basisfunktionen, welche mittels Verfahren der Fuzzy Logic aus semantisch sinnvoll definierten Wenn-Dann-Regeln erzeugt werden. Anders ausgedrückt besteht das Machine Learning Problem hierbei in einer optimierten Auswahl aus Wenn-Dann Regeln aus einem vorgegebenen Pool von Regeln, sodass die Trainingsdaten – im vorliegenden Fall Risiko-Einschätzungen, alternativ jedoch auch Zeitreihendaten für die Prädiktion (z.B. via Markov-Modellen) von Sicherheitsvorfällen – möglichst gut approximiert (i.S.v. zu definierenden Metriken bzw. Ähnlichkeitsmaßen) werden. |
Keywords: | Machine Learning, Risikoforschung |
Short title: | KISMS |
Period: | 01.11.2020 - 31.08.2022 |
Contact e-mail: | - |
Homepage: | - |
Employees
Employees | Role | Time period |
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Stefan Rass (internal) |
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Assignment
Organisational unit | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity
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Categorisation
Project type | Research funding (on request / by call for proposals) |
Funding type | §27 |
Research type |
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Subject areas | |
Research Cluster |
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Gender aspects | Genderrelevance not selected |
Project focus |
Classification raster of the assigned organisational units:
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working groups | No working group selected |
Cooperations
Research activities
Projects | No related projects |
Publications | No related publications |
Events | No related events |
Lectures | No related lectures |