BA/MA: »Machine Learning zur Erkennung von Cyber-Angriffen in vernetzten Produktionsmaschinen«
Die schnell fortschreitende Digitalisierung und Vernetzung von Produktionssystemen steigert das Risiko von Cyberangriffen für produzierende Unternehmen. Das birgt sowohl große wirtschaftliche als auch sicherheitstechnische Gefahren. Machine Learning (ML) - Algorithmen besitzen großes Potential, die Erkennungsleistung von Cyberangriffen durch Anomalieerkennung, Vorhersage von Angriffen oder automatische Einleitung von Abwehrmechanismen erheblich zu verbessern. Im Rahmen dieser Abschlussarbeit sollen verschiedene Cyberangriff-Szenarien im Hinblick auf deren wirtschaftliches Risiko bewertet und anschließend auf Basis einer Eignungsanalyse verschiedener ML-basierter Abwehrstrategien ein IT-Sicherheitskonzept für vernetzte Produktionsmaschinen erstellt werden.
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Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
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Lars Leyendecker M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Produktionsqualität
Telefon: +49 241 8904-399
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
Kennziffer: 62512 Bewerbungsfrist:
Stellensegment:
Training, Learning, Machinist, Industrial, Education, Human Resources, Manufacturing