Generative Adversariale Netzwerke in der IT-Sicherheit. Nutzungspotenziale und Herausforderungen bei der Erkennung von Schadsoftware
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Generative Adversariale Netzwerke in der IT-Sicherheit. Nutzungspotenziale und Herausforderungen bei der Erkennung von Schadsoftware

  1. 176 Seiten
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Generative Adversariale Netzwerke in der IT-Sicherheit. Nutzungspotenziale und Herausforderungen bei der Erkennung von Schadsoftware

Über dieses Buch

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Informatik - IT-Security, Note: 1,3, Wilhelm Büchner Hochschule Private Fernhochschule Darmstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit wird der mögliche Einfluss einer Anwendung von Generativen Adversarialen Netzwerken (GANs) auf Entwicklungen und Strategien im Kontext der Erkennung von Schadsoftware untersucht. Diese generativen Modelle aus dem Bereich des Maschinellen Lernens (ML) sind in der Lage, anhand eines gegebenen Trainingsdatensatzes neue Datenbeispiele mit den gleichen Merkmalen der zugrundeliegenden Trainingsdaten zu synthetisieren. Das Untersuchungsziel orientierte sich an der Beantwortung der folgenden Forschungsfrage: Inwieweit hat der Einsatz von GANs Einfluss auf die Entwicklung von Systemen und Strategien, die zur Erkennung von Schadsoftware genutzt werden? Dabei wurden sowohl offensive als auch defensive Anwendungsmöglichkeiten von GANs sowie mögliche Nutzungspotenziale und Herausforderungen betrachtet. Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde eine qualitative Befragung von Experten durchgeführt, die aufgrund ihrer Fachexpertise den Untersuchungsgegenstand einordneten.

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Information

Verlag
GRIN Verlag
Jahr
2023
Auflage
1
eBook-ISBN:
9783346878304
Thema
Informatik
Thema
Cybersicherheit

Inhaltsverzeichnis

    Häufig gestellte Fragen

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