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Lab Datalab

Lernende Sicherheitssysteme

Lernende Sicherheitssysteme

Überblick

Semester
Winter 2021/2022 ❄️
Veranstaltung
Praktikum & Kolloquium
Studiengang
Informatik Master, Wirtschaftsinformatik Master
Dozent
Prof. Dr. Konrad Rieck
Betreuer
Lukas Pirch, Jonas Möller, Erwin Quiring, Stefan Czybik
Leistungspunkte
5 ECTS
Stunden
4 SWS
Module
INF-ISS-04
Termine
Sitzungen: Mo., 10:00-12:30 (Registrierung bis 24.10.)
Kontakt
Chat: #sec-datalab
Mailingliste: Anmeldung
Ranking
Hall of Fame

⚠️ Online-Praktikum

Das Praktikum wird aufgrund der Covid19-Pandemie als Online-Kurs durchgeführt. Alle Einheiten und die Betreuung erfolgen über Werkzeuge zum Online-Lernen. Bitte tragt Euch auf dieser Mailingliste ein, um weitere Informationen zu erhalten.

Beschreibung

Im Rahmen des Praktikums entwickeln die Studierenden eigene KI-Systeme für die IT-Sicherheit. Hierzu zählen lernende Systeme zur Erkennung von Angriffen, zur Analyse von Schadsoftware und zur Aufdeckung von Schwachstellen. 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.

Ablauf

Datum
Einheiten
📹
Videos
🖥
Referenzen
25.10. bis 28.10.
Einheit 0
Aktivierung und VPN-Verbindungstest
1 , 2
⇩
01.11. & 08.11.
Einheit 1
Einführung mit viel Spam (Rieck)
1 , 2
1 , 2 , 3
15.11. & 22.11.
Einheit 2
Schadcode in Dokumenten (Pirch)
1 , 2
1 , 2 , 3
29.11. & 06.12.
Einheit 3
Clustering von Schadsoftware (Möller)
1
1 , 2 , 3 , 4
13.12. & 20.12.
Einheit 4
Website-Fingerprinting in Tor (Rieck)
1
1 , 2 , 3
10.01. & 17.01.
Einheit 5
Unbekannte Angriffe erkennen (Rieck)
1 , 2
1 , 2 , 3 , 4
24.01. & 31.01.
Einheit 6
Angriffe auf Lernalgorithmen (Pirch)
1
1 , 2 , 3 , 4
14.02.
Kolloquium
Preisverleihung und Präsentationen

Registration

Die Anzahl der Teilnehmer ist auf 50 Studierende beschränkt. Es gilt: first come, first serve. Anmeldungen sind hier möglich.

  • https://datalab.sec.tu-bs.de

Einheiten

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.

Voraussetzung

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 (vergleichbare Ergebnisse zu den anderen Studierenden). Die Veranstaltung ist unbenotet.

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