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#40510 / #1

SS 2014 - SS 2014

Deutsch

Intelligente Sicherheit in Netzwerken

9

Albayrak, Sahin

Benotet

Portfolioprüfung

Deutsch

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Wirtschaftsinformatik und Quantitative Methoden

34361200 FG Agententechnologien in betrieblichen Anwendungen und der Telekommunikation (AOT)

Keine Angabe

Kontakt


TEL 14

Bsufka, Karsten

lehre@lists.dai-labor.de

Lernergebnisse

* Einsatzmöglichkeiten von KI-Technologien zur Erreichung von Sicherheitszielen kennen, * Methoden der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens im Bereich der Sicherheit bewerten und einsetzen können, * Kenntnis industriell und wirtschaftlich relevanter Anwendungsgebiete Die Studierenden sind in der Lage, die Leistungsfähigkeit der besprochenen Verfahren einzuschätzen und sie auf Probleme in den Anwendungsdomänen erfolgreich einzusetzen. Das Modul vermittelt überwiegend: Fachkompetenz 30%, Methodenkompetenz 30%, Systemkompetenz 20%, Sozialkompetenz 20%

Lehrinhalte

* Erkennung von Angriffen durch KI-Methoden, künstliche Immunsysteme, Multiagenten Systeme, unüberwachte Lernverfahren * Auswahl von Gegenmaßnahmen und Maßnahmen zur Einhaltung von Sicherheitszielen, Fuzzy Logic, regelbasierte Systeme, Hybrid-Verfahren * KI für Angriffe, polymorphe Viren, Genetische Algorithmen

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Intelligente SicherheitsanwendungenPJ0435 L 772SoSeKeine Angabe4
KI in der NetzwerksicherheitVL0435 L 771SoSeKeine Angabe2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Intelligente Sicherheitsanwendungen (PJ):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.04.0h60.0h
Vor-/Nachbereitung15.08.0h120.0h
180.0h(~6 LP)

KI in der Netzwerksicherheit (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 270.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 9 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Vorlesung: Frontalunterricht zur Vermittlung des Stoffes. Projekt: Die Studierenden realisieren selbständig ein größeres Programmierprojekt, in dem die Inhalte der VL angewendet werden.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Inhaltlich werden Kenntnisse in den Bereichen Netzwerksicherheit und Künstliche Intelligenz vorausgesetzt.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

Keine Angabe

Sprache(n)

Deutsch

Prüfungselemente

NamePunkte/GewichtKategorieDauer/Umfang
Projektergebnisse50Keine AngabeKeine Angabe
Rücksprache zur Vorlesung40Keine AngabeKeine Angabe
Schriftliche Tests zur Vorlesung10Keine AngabeKeine Angabe

Notenschlüssel

Keine Angabe

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 20.

Anmeldeformalitäten

Anmeldung über Quispos oder das Prüfungsamt

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:
Kommentierte Vorlesungsfolien werden im ISIS bereit gestellt

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Skripte in Papierform vorhanden ja nein x Skripte in elektronischer Form vorhanden ja nein x Literatur: Wird im Modul bekanntgegeben.

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Für die Übungsaufgaben und im Projekt wird die Programmiersprache Java eingesetzt. Die Projektthemen können in form einer Masterarbeit weiter vertieft werden.