CODE Colloquium: Neustart nach zwei Jahren

25 Mai 2022

Am 18. Mai konnte nach zweijähriger Corona-bedingter Pause erstmals das Veranstaltungsformat „CODE Colloquium“ wieder stattfinden. Zu Gast war Prof. Dr. Somesh Jha von der University of Wisconsin Madison, USA. Er referierte über das Thema „Trustworthy Machine Learning and the Security Mindset“.

Nach einer kurzen Begrüßung und Vorstellung durch Prof. Dr. Johannes Kinder vom Forschungsinstitut CODE sprach Prof. Jha über die Notwendigkeit eines Sicherheitsdenkens beim vertrauenswürdigen maschinellen Lernen: Dank riesiger Datenmengen werden Modelle, die von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) erstellt werden, in verschiedenen Bereichen eingesetzt, in denen es auf Vertrauenswürdigkeit ankommt. Dazu zählen etwa Automobilsysteme, das Finanz- und Gesundheitswesen, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und das Erkennen von Malware.Colloquium_0522_3.jpeg

Besonders problematisch ist der Einsatz von ML-Algorithmen in cyber-physischen Systemen (CPS) wie selbstfahrenden Autos und in der Luftfahrt, wo Angreifende schwerwiegende Folgen verursachen kann. Das Interesse an diesem Forschungsbereich ist in den letzten Jahren stark angestiegen, was sich auch an der Anzahl der Besucherinnen und Besuchern des Vortrags zeigte: Über 20 Gäste folgten trotz sommerlicher Temperaturen den Ausführungen von Prof. Jha und nutzen die Gelegenheit, Fragen zu stellen und ins Gespräch zu kommen. Der Abend schloss in geselliger Runde mit einem Get-together bei Imbiss und Getränken.

Über das CODE Colloquium

Colloquium_0522_4.jpegIn regelmäßigen Abständen lädt das Forschungsinstitut CODE in Kooperation mit ITIS e.V. hochkarätige Redner für 45-minütige Vorträge zu ausgewählten Themen der IT- und Cyber-Sicherheit ein. Im Anschluss an einen Vortrag folgt eine Questions- and Answers-Runde. Abgerundet wird das Colloquium durch ein kleines Get-Together.

 

Die nächsten Termine und Themen für 2022 werden in Kürze bekanntgegeben unter www.unibw.de/code/events/code-colloquium.


Bilder: © FI CODE