Kategorie: KI/ML

KI/ML, Veranstaltungen

Don't Train Evil – Keynote bei den Machine Learning Essentials 2020

Ethik und Sicherheit im Machine Learning

Heidelberg, 17.-19. Februar 2020

Machine Learning gewinnt Einfluss auf immer größere Bereiche unseres täglichen Arbeits- und Privatlebens. Man muss nicht die Angst vor der bösartigen AGI oder der Singularität teilen, um angesichts zunehmender Überwachung und der Diskussion um autonome Waffensysteme zu erkennen: Ohne eine gewisse möglichst frühzeitig und grundsätzlich ins Design einbezogene Sicherheit droht KI mehr Schaden als Nutzen zu bringen. Die Keynote wirft die grundlegenden Fragen auf, mit denen sich alle beschäftigen sollten, die an der Revolution mitbauen, und zeichnet ein Modell, welche Bedingungen für ML Security und Safety notwendig sind.

David Fuhr ist Principal Berater bei der HiSolutions AG in Berlin. Als Forschungsleiter IT-Security beschäftigt er sich mit den grundlegenden Fragen von Sicherheit und Safety in unserer immer weiter digitalisierten Welt sowie den Grenzgebieten zwischen Mathematik, Technik, Ökonomie und Psychologie.

https://ml-essentials.de/lecture.php?id=10729

KI/ML, Veranstaltungen

Race Against The Machine – Will ML Help Or Harm Security?

Vortrag von David Fuhr, Head of Research bei HiSolutions, bei der M³ (Minds Mastering Machines), London, 16.10.2018

Machine Learning is being applied in many use cases of information technology, with varying, but sometimes mind-blowing success. Like any emerging tech, it can be used for better or worse when it comes to “cyber”.

The talk will examine the relations between ML and security:

  • What security risks lie in the use of ML?
  • Where and how can ML help attackers? Where not? And why (not)?
  • Where and how can ML help defenders? Where not? And why (not)?
  • What attack vectors on ML itself exist? Can these be countered with ML?
  • Only understanding the complex interrelation between different aspects of security and ML will allow us to create and use a technology that is beneficial in the end.

Required audience experience: Basic knowledge of ML is helpful as is an interest in cybersecurity.

Objective of the talk

The audience will:

  • Get a notion of the basic objectives of cybersecurity that are linked to ML
  • Develop a deeper understanding of classes of attack (red) and defense (blue) techniques and the way the can or cannot be enhanced with ML
  • Get an insight into security risks of ML itself

PowerPoint Slides