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»Anomaly Detection with Quantum Machine Learning – Identifying Cybersecurity Issues in Datasets«
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Anomalieerkennung mit Quantum Machine Learning zur Identifizierung von Cybersicherheitsproblemen in Datensätzen
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT hat die Popularität des maschinellen Lernens (ML) immens zugenommen. Neben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Erkennung von Anomalien ein wichtiger Zweig der Datenanalyse, dessen Ziel es ist, auffällige und vom restlichen Datensatz abweichende Beobachtungen oder Ereignisse zu identifizieren. Am Fraunhofer AISEC forschen Cybersecurity-Experten an Methoden des Quantum Machine Learning (QML) zur Erkennung von Anomalien, um Cybersicherheitsprobleme in Datensätzen zu erkennen. Der Blogbeitrag zeigt zwei Ansätze: Die Klassifizierung von Quantenmaterie und die Berechnung von sicherheitsrelevanten Anomalien mithilfe eines Quantencomputers.
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Der Weg zum automatisierten Cloud-Sicherheitsmonitoring
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Die Überwachung der Sicherheit einer Cloud und eine entsprechende Zertifizierung erfordern erheblichen Aufwand und bestehen aus vielen, hauptsächlich manuellen und somit fehleranfälligen Prozessen. Unser Assurance-Tool »Clouditor« schafft Abhilfe, indem es die Vorbereitung auf ein Zertifizierungsaudit systematisiert und automatisiert. So lassen sich Cloud-Dienste kontinuierlich überwachen und ihre Compliance mit Cloud-Sicherheitskatalogen wie BSI C5[1], EUCS[2] oder CCM [3] überprüfen.