TU BRAUNSCHWEIG

Intelligente Systemsicherheit (DataLab)

Überblick

Semester: Winter 2017/2018
Veranstaltung: Praktikum & Kolloquium
Studiengang: Informatik Master, Wirtschaftsinformatik Master
Dozent: Prof. Dr. Konrad Rieck
Webplattform: Dr. Ansgar Kellner
Leistungspunkte: 5 ECTS
Stunden: 4
Studierende: max. 20 (first come, first serve)
Zeit: Praktikum: Mo, 15:00-18:00 (Start: 23.10.2017)
Ranking: Hall of Fame

Ablauf

 Datum  Einheiten    
 23.10.  Begrüßung und Einführung    
 30.10. & 06.11.  Einheit 1 – Schadcode in Dokumenten    
 13.11. & 20.11.  Einheit 2 – Tor-Website-Fingerprinting    
 27.11. & 04.12.  Einheit 3 – Bösartiger Code in Flash    
 11.12. & 18.12.  Einheit 4 – Network-Intrusion-Detection    
 08.01. & 15.01.  Einheit 5 – Schädliche Inhalte bei Twitter    
 29.01.  Kolloquium mit Pizza    

Beschreibung

Im Rahmen des Praktikums entwickeln die Studierenden eigene Analyse- und Erkennungssysteme für Probleme der IT-Sicherheit. Hierzu zählen Systeme zur Erkennung von Angriffen, zur Analyse von Schadsoftware und zur Aufdeckung von Schwachstellen in Software. Das Praktikum vertieft die im Modul "Maschinelles Lernen in der IT-Sicherheit" erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten. Die Studierenden konzipieren, entwickeln und implementieren eigene Lösungen mit Daten aus der Praxis.

Registration

Die Anzahl der Teilnehmer ist auf 20 Studiernende beschränkt Die Vergabe erfolgt über eine eigene Webplattform. Es gilt: first come, first serve.

Ablauf

Das Praktikum ist in 5 Einheiten (Units) unterteilt, die aus verschiedenen Aufgaben bestehen (Tasks) und von den Studierenden unter Anleitung gelöst werden sollen. Jede Einheit besteht aus einer praktischen Einführung in der ersten Woche und einer Fragestunde in der zweiten Woche. Die Aufgaben des Praktikums bestehen meist aus zwei Datensätzen. Ein Datensatz wird hierbei direkt zu Beginn der Einheit veröffentlicht und soll zur Erpobung genutzt werden. Der zweite Datensatz wird erst in der zweiten Woche veröffentlicht, um die entwickelten Systeme auf unbekannten Daten zu untersuchen. Das Praktikum endet mit einem ganztätigen Kolloquium, bei dem die jeweils besten Lösungen bei Pizza vorgestellt und diskutiert werden.

Voraussetzung

Für die Teilnahme am Praktikum muss eine der folgenden Voraussetzungen erfüllt sein:

  • Erfolgreicher Abschluss der Vorlesung "Machine Learning for Computer Security"
  • Erfolgreicher Abschluss der Vorlesung "Einführung in IT-Sicherheit" und "Grundlagen Maschinelles Lernen"

Die Bereitschaft zur eigenständigen Nachbereitung des Stoffes sowie eine regelmäßige Anwesenheit werden ebenfalls erwartet.

Mailing-Liste

Neuigkeiten und Updates zum Praktikum werden über eine Mailing-Liste verteilt. Diese Liste soll außerdem von Studierenden zum direkten Austausch während des Praktikums genutzt werden. Alle Teilnehmer sollten sich daher hier registrieren, um auf dem Laufenden zu bleiben.

Abschluss

Für das Bestehen des Praktikums muss eine Aufgabe jeder Einheit erfolgreich bearbeitet werden. Die Veranstaltung ist unbenotet.


  aktualisiert am 14.09.2017
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