Lehrstuhl Rechnernetze und Kommunikationssysteme Prof. Dr. rer. nat. Oliver Hohlfeld

Selbstlernende Angriffserkennung (intrusion detection):

• Anwendung von Methoden des Maschinellen Lernens für netzwerkbasierte Anomalieerkennung
• geeignete Wahl und Modellierung der Lerndaten (features), Toleranzgrenzen, etc.

Anomalieerkennung für industrielle Netze (Automatisierungs-, Fernwirk-, Leitsysteme u.a.)

• Erprobung und Zuschnitt von Intrusion-Detection-Methoden auf die Gegebenheiten in industriellen Netzen
• nicht-intrusive und verteilte Analyse auf Feld- und Steuerungsebene

Schutz kritischer Infrastrukturen:

• Entwicklung und Erprobung von Methoden zur quantitativen Messung der IT-Sicherheit
• systematische Ableitung und Priorisierung von Maßnahmen zur Verbesserung der IT-Sicherheit

• Link zur Universitätsbibliographie (UBICO)
• Link zur DBLP-Datenbank

Liste der aktuell angebotenen Themen