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calendar_today Mi, 26.10.2022, 16:15 - 16:30

event_available Vor Ort

Action Video

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Actionbeschreibung

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Speaker

south_east

Themen

Cloud Security Endpoint Protection Rechenzentren Sicheres Homeoffice

Veranstalter

inlyse GmbH

Event

Diese Action ist Teil des Events Foren it-sa Expo

Action Video

Actionbeschreibung

Computer Vision hat in der vergangenen Dekade einen Siegeszug in den verschiedensten Domänen hingelegt. Dieser reicht von der automatischen Gesichtserkennung für das Entsperren der Smartphones, über autonom fahrende Fahrzeuge bis hin zur Erkennung von Krankheiten auf Röntgenbildern.
Weltweit arbeiten Forscher an Computer Vision KI Architekturen um die Erkennungsraten stets weiter zu verbessern. Diese Architekturen stellen sich um das andere Mal in den Schatten und dienen nur dem Zweck bereits minimalste Strukturen auf Bildern zu erkennen, anhand derer diese klassifiziert werden können.
Diese starken Architekturen sind voll und ganz auf das Ziel zur Klassifizierung von Pixeln in Bildern ausgerichtet, andere Datenstrukturen wie beispielsweise Sprache, Text oder Byteinformationen von Computerdateien können damit jedoch nicht effektiv verarbeitet werden. Daraus schließt sich, dass die jeweilige KI Architektur speziell auf die vorhandenen Daten und das zu lösende Problem Designed werden müssen und kein globales „Forschungswettrennen“ um die neuste stärkste Architektur stattfindet.
Dies trifft ebenfalls auf die Problematik der Malwareerkennung zu. Anstelle spezielle KI Architekturen zu entwickeln die das Problem möglicherweise lösen können, arbeitet inlyse an der Beantwortung der Frage, ob existierende State-of-the-Art Computer Vision Architekturen genutzt werden können, um Malware zu erkennen. Dies kann analog zur Humanmedizin betrachtet werden. Ein Patient besucht einen Arzt, dieser macht ein Röntgenbild und versucht darauf ungewöhnliche Muster zu finden, die auf eine Krankheit hindeuten. Genau dieses Prinzip will inlyse für die Erkennung von Computerviren nutzen.
Dazu versucht inlyse Dateien so in Bilder umzuwandeln, dass die generierten Bilder a.) von der KI tatsächlich klassifiziert werden können, und b.) diese eine holistische grafische Projektion der Eingabedatei darstellen.
Hierzu mussten verschiedene schwere Hürden genommen werden, wie das Umwandeln von Dateien unterschiedlicher Größe in einheitlich gleich große Bilder, ohne dass durch eine zu starke Kompression, von sehr großen Dateien, wichtige Informationen verloren gehen oder durch ein zu starkes Zerren von kleinen Dateien, zu viel Rauschinformationen entstehen. ... mehr lesen