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#41103 / #1

Seit SoSe 2023

Deutsch

Machine Learning and Security - Bachelor Seminar

3

Rieck, Konrad

benotet

Portfolioprüfung

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34353000 FG Maschinelles Lernen und IT-Sicherheit

Keine Angabe

Kontakt


Keine Angabe

Rieck, Konrad

rieck@tu-berlin.de

Lernergebnisse

Im Rahmen des Seminars erwerben die Studierenden folgende Fähigkeiten: - wissenschaftliche Literatur kritisch zu analysieren und zu verstehen, - effektiv wissenschaftliche Präsentationen zu halten sowie - klare und präzise wissenschaftliche Berichte zu verfassen. Darüber analysieren die Studierenden aktuelle Forschungsthemen im Bereich maschinelles Lernen und IT-Sicherheit. Sie können über die technischen und ethischen Auswirkungen von Sicherheit auf Gesellschaft und Politik reflektieren.

Lehrinhalte

Das Seminar befasst sich mit aktuellen Themen des maschinellen Lernens und der IT-Sicherheit. Dazu gehören - aktuelle Ansätze zum Auffinden von Sicherheitslücken, zur Analyse von Schadsoftware, zur Erkennung von Angriffen, zur Erforschung von Datenschutz-Lücken und anderen Sicherheitseigenschaften, sowie - neue Angriffe und Verteidigungsmaßnahmen im Bereich des maschinellen Lernens, Evasion- und Poisoning-Angriffe, Membership-Inference und andere Angriffe auf die Privatsphäre sowie völlig neuartige Angriffe auf lern- und datengestützte Systeme.

Modulbestandteile

Pflichtgruppe:

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWSVZ
Bachelor Seminar: Machine Learning and SecuritySEMWiSe/SoSeEnglisch2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Bachelor Seminar: Machine Learning and Security (SEM):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Erstellung der Seminararbeit1.050.0h50.0h
Vorbereitung der Präsentation1.025.0h25.0h
Aktive Teilnahme10.01.0h10.0h
Reviews1.05.0h5.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 90.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 3 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Die Studierenden lesen aktuelle Forschungsarbeiten, bereiten einen Vortrag vor und schreiben eine Seminararbeit. Sie prüfen weiterhin die Arbeiten anderer Studierender als Review. Weiterhin nehmen die Studierenden an den Vorträgen der anderen teil. Hinweis: Je nach Terminlage können die Vorträge statt im üblichen Wochenrhythmus auch in Blockveranstaltungen gegen Ende des Semesters gehalten werden. Einzelheiten werden in der Einführungsveranstaltung bekannt gegeben.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

- Gute Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und/oder IT-Sicherheit werden empfohlen.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache

Deutsch/Englisch

Prüfungselemente

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
Seminararbeit45schriftlich4-6 Seiten
Vortrag45mündlich20 Minuten
Reviews10schriftlich1-2 Seiten

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 2: Fak IV (2)«

Gesamtpunktzahl1.01.31.72.02.32.73.03.33.74.0
100.0pt95.0pt90.0pt85.0pt80.0pt75.0pt70.0pt65.0pt60.0pt55.0pt50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Die Note des Seminars errechnet sich aus der Seminararbeit (45%) und der Präsentation (45%). Ebenso werden die Reviews mit 10% einbezogen. Die Bewertung basiert auf der wissenschaftlichen Qualität und dem Umfang der verschiedenen Elemente.

Dauer des Moduls

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

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 10.

Anmeldeformalitäten

Die Anmeldungen für das Seminar werden über die Lehrplattform ISIS abgewickelt.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Informatik (B. Sc.)13SoSe 2023SoSe 2024
Technische Informatik (B. Sc.)13SoSe 2023SoSe 2024
Wirtschaftsinformatik (B. Sc.)26SoSe 2023SoSe 2024

Sonstiges

Keine Angabe