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Beschreibung
IT-Sicherheitsteams stehen heutzutage einer Vielzahl von Herausforderungen gegenüber. Durch die voranschreitende Digitalisierung ergibt sich eine heterogene Gerätelandschaft in Unternehmen, einhergehend mit der Zunahme von Schwachstellen und immer komplexeren Angriffsszenarien. Gleichzeitig herrscht ein Mangel an IT-Sicherheitsexperten am Markt. Diesen Fachkräften kommt jedoch bei der Bewertung und Lösung von Sicherheitsvorfällen eine tragende Rolle zu.
Der vorliegende Beitrag gibt einen Einblick in die Anwendung von KI in diesem Gebiet. Methoden wie Machine Learning und Deep Neural Nets können in Intrusion Detection Systemen eingesetzt werden, wodurch die Erkennungsrate von Angriffen im Vergleich zu klassischen Verfahren steigt. IT-Sicherheitsteams werden weiterhin unterstützt, indem Bewertungen von Sicherheitsvorfällen in kürzerer Zeit erfolgen und mitigierende Maßnahmen bereits teilweise autonom ergriffen werden können.
Die Anwendung von KI-Methoden birgt jedoch auch Herausforderungen: Die Zunahme der Komplexität neuronaler Netze macht die Verfahren für den Menschen zunehmend intransparent und die Gefahr von Manipulationen steigt.
Der vorliegende Beitrag gibt einen Einblick in die Anwendung von KI in diesem Gebiet. Methoden wie Machine Learning und Deep Neural Nets können in Intrusion Detection Systemen eingesetzt werden, wodurch die Erkennungsrate von Angriffen im Vergleich zu klassischen Verfahren steigt. IT-Sicherheitsteams werden weiterhin unterstützt, indem Bewertungen von Sicherheitsvorfällen in kürzerer Zeit erfolgen und mitigierende Maßnahmen bereits teilweise autonom ergriffen werden können.
Die Anwendung von KI-Methoden birgt jedoch auch Herausforderungen: Die Zunahme der Komplexität neuronaler Netze macht die Verfahren für den Menschen zunehmend intransparent und die Gefahr von Manipulationen steigt.
IT-Sicherheitsteams stehen heutzutage einer Vielzahl von Herausforderungen gegenüber. Durch die voranschreitende Digitalisierung ergibt sich eine heterogene Gerätelandschaft in Unternehmen, einhergehend mit der Zunahme von Schwachstellen und immer komplexeren Angriffsszenarien. Gleichzeitig herrscht ein Mangel an IT-Sicherheitsexperten am Markt. Diesen Fachkräften kommt jedoch bei der Bewertung und Lösung von Sicherheitsvorfällen eine tragende Rolle zu.
Der vorliegende Beitrag gibt einen Einblick in die Anwendung von KI in diesem Gebiet. Methoden wie Machine Learning und Deep Neural Nets können in Intrusion Detection Systemen eingesetzt werden, wodurch die Erkennungsrate von Angriffen im Vergleich zu klassischen Verfahren steigt. IT-Sicherheitsteams werden weiterhin unterstützt, indem Bewertungen von Sicherheitsvorfällen in kürzerer Zeit erfolgen und mitigierende Maßnahmen bereits teilweise autonom ergriffen werden können.
Die Anwendung von KI-Methoden birgt jedoch auch Herausforderungen: Die Zunahme der Komplexität neuronaler Netze macht die Verfahren für den Menschen zunehmend intransparent und die Gefahr von Manipulationen steigt.
Der vorliegende Beitrag gibt einen Einblick in die Anwendung von KI in diesem Gebiet. Methoden wie Machine Learning und Deep Neural Nets können in Intrusion Detection Systemen eingesetzt werden, wodurch die Erkennungsrate von Angriffen im Vergleich zu klassischen Verfahren steigt. IT-Sicherheitsteams werden weiterhin unterstützt, indem Bewertungen von Sicherheitsvorfällen in kürzerer Zeit erfolgen und mitigierende Maßnahmen bereits teilweise autonom ergriffen werden können.
Die Anwendung von KI-Methoden birgt jedoch auch Herausforderungen: Die Zunahme der Komplexität neuronaler Netze macht die Verfahren für den Menschen zunehmend intransparent und die Gefahr von Manipulationen steigt.
Über den Autor
Nino Hohlbein ist als Servicemanager bei einem IT-Dienstleister angestellt. Dort beschäftigt er sich hauptsächlich mit der Evaluierung von Maßnahmen, die zur Erhöhung der IT-Sicherheit innerhalb der Services des Enterprise Mobility Managements beitragen.
Nino Hohlbein studiert berufsbegleitend IT-Management an der FOM Hochschule in München.
Nino Hohlbein studiert berufsbegleitend IT-Management an der FOM Hochschule in München.
Details
Erscheinungsjahr: | 2020 |
---|---|
Genre: | Informatik, Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik |
Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
Medium: | Taschenbuch |
Reihe: | ISIG |
Inhalt: | 28 S. |
ISBN-13: | 9783948773069 |
ISBN-10: | 3948773068 |
Sprache: | Deutsch |
Ausstattung / Beilage: | Paperback |
Einband: | Kartoniert / Broschiert |
Autor: | Hohlbein, Nino |
Redaktion: |
Hoffmann, Peter
Reinke, Hartmut |
Herausgeber: | Peter Hoffmann/Hartmut Reinke |
Hersteller: |
bifop-Verlag
ISIG |
Verantwortliche Person für die EU: | Books on Demand GmbH, In de Tarpen 42, D-22848 Norderstedt, info@bod.de |
Maße: | 210 x 148 x 3 mm |
Von/Mit: | Nino Hohlbein |
Erscheinungsdatum: | 12.02.2020 |
Gewicht: | 0,056 kg |
Über den Autor
Nino Hohlbein ist als Servicemanager bei einem IT-Dienstleister angestellt. Dort beschäftigt er sich hauptsächlich mit der Evaluierung von Maßnahmen, die zur Erhöhung der IT-Sicherheit innerhalb der Services des Enterprise Mobility Managements beitragen.
Nino Hohlbein studiert berufsbegleitend IT-Management an der FOM Hochschule in München.
Nino Hohlbein studiert berufsbegleitend IT-Management an der FOM Hochschule in München.
Details
Erscheinungsjahr: | 2020 |
---|---|
Genre: | Informatik, Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik |
Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
Medium: | Taschenbuch |
Reihe: | ISIG |
Inhalt: | 28 S. |
ISBN-13: | 9783948773069 |
ISBN-10: | 3948773068 |
Sprache: | Deutsch |
Ausstattung / Beilage: | Paperback |
Einband: | Kartoniert / Broschiert |
Autor: | Hohlbein, Nino |
Redaktion: |
Hoffmann, Peter
Reinke, Hartmut |
Herausgeber: | Peter Hoffmann/Hartmut Reinke |
Hersteller: |
bifop-Verlag
ISIG |
Verantwortliche Person für die EU: | Books on Demand GmbH, In de Tarpen 42, D-22848 Norderstedt, info@bod.de |
Maße: | 210 x 148 x 3 mm |
Von/Mit: | Nino Hohlbein |
Erscheinungsdatum: | 12.02.2020 |
Gewicht: | 0,056 kg |
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