TU BRAUNSCHWEIG

Datalab: Intelligente Systemsicherheit

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: Mo, 15:00-18:00 (Start: 23.10.2017)
Ort: BRICS 44
Ranking: Hall of Fame

Ablauf

 Datum   Einheiten   Referenzen 
 23.10.   Einheit 1 – Einführung mit Spam ;)    1 , 2 , 3  
 30.10. & 06.11.   Einheit 2 – Schadcode in Dokumenten    1 , 2 , 3  
 13.11. & 20.11.   Einheit 3 – Clustering von Schadsoftware    1 , 2 , 3  
 27.11. & 04.12.   Einheit 4 – Angriffe gegen Tor    1 , 2 , 3  
 11.12. & 18.12.   Einheit 5 – Angriffserkennung im Netz    1 , 2 , 3  
 08.01. & 15.01.   Einheit 6 – Social Bots und 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 Es gilt: first come, first serve. Anmeldungen sind unter folgender Adresse möglich:

Ablauf

Das Praktikum ist in 6 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. Das Praktikum endet mit einem Kolloquium, bei dem die besten Lösungen vorgestellt und diskutiert werden.

Die Aufgaben des Praktikums bestehen meistens aus zwei Datensätzen: Training & Test. Der Trainings-Datensatz wird direkt zu Beginn der Einheit veröffentlicht und soll zur Entwicklung und Erpobung von Sicherheitssystemen genutzt werden. Der Test-Datensatz wird erst in der zweiten Woche bereitgestellt, um die entwickelten Systeme auf unbekannten Daten zu evaluieren.

Neu: Das Praktikum beginnt mit einer "Schnupperwoche". Die Teilnehmer sammeln Erfahrung mit einem einfachen Problem der IT-Sicherheit und können erste Algorithmen des maschinellen Lernens erproben. Nach dieser Woche entscheidet jede/r Studierende, ob sie/er verbindlich am Praktikum teilnehmen möchten.

Vorausetzung

Für die Teilnahme am Praktikum wird der Besuch der folgenden Veranstaltung dringend empfohlen:

  • Vorlesung "Machine Learning for Computer Security".

Alternativ werden auch die folgenden beiden Veranstaltungen zur Vorbereitung empfohlen:

  • Vorlesung "Einführung in IT-Sicherheit"
  • Vorlesung "Grundlagen Maschinelles Lernen"

Die Bereitschaft zur eigenständigen Vor- und 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 von Studierenden zum 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 30.10.2017
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