Bundeswehr:
KI für Cyber-Security
Wie kann KI im Bereich Cyber-Security eingesetzt werden? Ein Team entwickelte beim Hackathon ein System, das mit Hilfe von Deep Learning und einfachen maschinellen Lernverfahren Cyberangriffe auf das eigene Netzwerk erkennt und analysiert. Mit der entwickelten Lösung ist es möglich, innerhalb von Sekunden Anomalien oder Angriffe wie etwa Portscans zu detektieren. Zusätzlich kann deskriptiv der Netzwerkverkehr geospatial auf einem virtuellen Globus abgebildet werden. Das ermöglicht einen schnellen Blick auf die Herkunft der Pakete. Das Feature eines manuellen oder automatisierten Retrainieren der Modelle runden den bereits voll einsatzfähigen Prototypen ab.
Mit KI durch Wände sehen
In Verbindung mit einem Radiowellen-Sendeempfänger kann KI Bewegungen hinter Wänden sichtbar machen. Das Hackathon-Team nutzte hierfür eine Senderempfängerbox, einen sogenannten „Walabot“. Dieser sendet unterschiedliche Radiowellen aus, die von Oberflächen reflektiert und wieder zurück gesendet werden. Anhand von Interferenzen können so Bewegungen detektiert werden. Um aus den erzeugten Daten ein KI Modell zur Erkennung von Bewegungen zu generieren, wurden unterschiedliche Versuchsaufbauten realisiert und das Modell fortlaufend trainiert. Dazu wurden die Sensordaten mit Videomaterial angereichert, um ein Feedback für das Modelltraining zu gewährleisten. Die Anwendungsmöglichkeiten der erarbeiteten Lösung sind vielfältig, beispielsweise für Rettungs- oder Spezialkräfte im Einsatz, um nichteinsehbare Bereiche wie Schuttberge oder Räume aufzuklären.
https://www.bwi.de/news-blog/blog/artikel/zwischen-kuenstlicher-intelligenz-und-corona-der-2-bwi-data-analytics-hackathon-2020?fbclid=IwAR3j4I_RcQYslaCKxbhXPZFPKLBtYlZRy07RTgg_VuPDhTsidChepFZNDq4
KI für Cyber-Security
Wie kann KI im Bereich Cyber-Security eingesetzt werden? Ein Team entwickelte beim Hackathon ein System, das mit Hilfe von Deep Learning und einfachen maschinellen Lernverfahren Cyberangriffe auf das eigene Netzwerk erkennt und analysiert. Mit der entwickelten Lösung ist es möglich, innerhalb von Sekunden Anomalien oder Angriffe wie etwa Portscans zu detektieren. Zusätzlich kann deskriptiv der Netzwerkverkehr geospatial auf einem virtuellen Globus abgebildet werden. Das ermöglicht einen schnellen Blick auf die Herkunft der Pakete. Das Feature eines manuellen oder automatisierten Retrainieren der Modelle runden den bereits voll einsatzfähigen Prototypen ab.
Mit KI durch Wände sehen
In Verbindung mit einem Radiowellen-Sendeempfänger kann KI Bewegungen hinter Wänden sichtbar machen. Das Hackathon-Team nutzte hierfür eine Senderempfängerbox, einen sogenannten „Walabot“. Dieser sendet unterschiedliche Radiowellen aus, die von Oberflächen reflektiert und wieder zurück gesendet werden. Anhand von Interferenzen können so Bewegungen detektiert werden. Um aus den erzeugten Daten ein KI Modell zur Erkennung von Bewegungen zu generieren, wurden unterschiedliche Versuchsaufbauten realisiert und das Modell fortlaufend trainiert. Dazu wurden die Sensordaten mit Videomaterial angereichert, um ein Feedback für das Modelltraining zu gewährleisten. Die Anwendungsmöglichkeiten der erarbeiteten Lösung sind vielfältig, beispielsweise für Rettungs- oder Spezialkräfte im Einsatz, um nichteinsehbare Bereiche wie Schuttberge oder Räume aufzuklären.
https://www.bwi.de/news-blog/blog/artikel/zwischen-kuenstlicher-intelligenz-und-corona-der-2-bwi-data-analytics-hackathon-2020?fbclid=IwAR3j4I_RcQYslaCKxbhXPZFPKLBtYlZRy07RTgg_VuPDhTsidChepFZNDq4
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Tania Hagn
https://taniahagn.de
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