Name: Generative Adversariale Netzwerke in der IT-Sicherheit. Nutzungspotenziale und Herausforderungen bei der Erkennung von Schadsoftware (in German)
Price: 86.10 GBP
Availability: InStock
Author: Jäger, Alexander
ISBN: 9783346878311

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

Type

Physical Book

Author

Alexander Jäger

Publisher

Grin Verlag

Language

Alemán

Pages

176

Format

Paperback

Dimensions

21.0 x 14.8 x 1.0 cm

Weight

0.24 kg.

ISBN13

9783346878311

Synopsis "Generative Adversariale Netzwerke in der IT-Sicherheit. Nutzungspotenziale und Herausforderungen bei der Erkennung von Schadsoftware (in German)"

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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