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Machine Learning und Virenschutz

Nützlich — aber noch viel zu lernen

  • Schwerpunkt
  • IT-Sicherheit und Datenschutz: Die EU Definiert die Zukunft
  • Published:
Datenschutz und Datensicherheit - DuD Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Die Erkennung und Abwehr von Schadprogrammen hat über die Jahrzehnte immer mehr Bedeutung gewonnen. Im Laufe der Zeit wurden zahlreiche Schutztechnologien entwickelt. Auch die Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden erfolgreich eingesetzt. Welche Chancen bieten sie und wo sind ihre Grenzen?

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Literatur

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  3. Gavrilut, Dragos et al. 2009: Malware detection using Machine Learning. https://pdfs.semanticscholar.org/1536/bffa0b497ff6cddd65f3cab5f98c6e9bb025.pdf

  4. Anderson. 2017 Blackhat US online: https://www.blackhat.com/docs/us-17/thursday/us-17-Anderson-Bot-Vs-Bot-Evading-Machine-Learning-Malware-Detection-wp.pdf

  5. Hu & Tan, Feb 2017: Generating Adversarial Malware Examples for Black-Box Attacks Based on GAN

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  7. Dullien, 2017: Machine learning, offense, and the future of automation. Keynote at ZeroNights 2017. Online: Video: https://www.youtube.com/watch?v=BWFdxAG_TGk, Slides: https://2017.zeronights.org/wp-content/uploads/materials/ZN17_Thomas_Dullien_Machine%20learning,%20offense,%20and%20the%20future%20of%20automation.pdf

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  1. Bochum, Deutschland

    Ralf Benzmüller

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  1. Ralf Benzmüller
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Ralf Benzmüller hat die G DATA SecurityLabs aufgebaut und bei der Entwicklung von Systemen zur automatischen Malware-Analyse auch intensiv mit Machine-Learning-Verfahren gearbeitet.

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Benzmüller, R. Machine Learning und Virenschutz. Datenschutz Datensich 42, 224–230 (2018). https://doi.org/10.1007/s11623-018-0912-6

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