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Lässt sich ein Computer in die Irre führen? Sicherheitsfragen rund um Machine Learning

Aufmacherbild: (C) The Digital Artist, Pixabay, CC0
Autor: Stefan Achleitner

Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz sind zurzeit in aller Munde. Denn diese Technologien erlauben riesige Fortschritte bei Anwendungen von komfortablerer Bilderkennung in Consumer-Software bis hin zum Autonomen Fahren. Doch wenn Computer Entscheidungen treffen, und der Mensch oft gar nicht mehr im Detail weiß, auf welcher Basis sie zu ihrer Schlussfolgerung gekommen sind, stellt sich schnell auch die Frage: Wie sicher sind diese Mechanismen gegen Manipulationen und unberechtigte Eingriffe? Oder kurz: Wie sicher ist Machine Learning?

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Carhacking – vernetzte Autos müssen sicherer werden

Aufmacherbild: proxmark, YouTube

Geknackte Fernbedienungs-Apps, Fernzugriff auf Bordsysteme, unsichere Funkschlüssel – die Meldungen über Probleme mit der IT-Sicherheit vernetzter Fahrzeuge häufen sich. Und dabei handelt es sich nicht um einen Medienhype. Je mehr Vernetzung, je mehr IT in die Autos Einzug hält, umso anfälliger werden sie für Hacks und Datendiebstahl.

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Rettung 2.0: Mit smarten Lösungen Notfälle besser meistern

Aufmacherbild: (C) Uni Poznan

Durchschnittlich alle drei Sekunden rücken Einsatzkräfte des Rettungsdienstes irgendwo in Deutschland aus, mehr als die Hälfte der Einsätze gelten einem Notfall – und oft entscheidet die Zeit über Leben und Tod. Je mehr Informationen rund um einen Notfall bereitgestellt werden, umso schneller und zielgerichteter können Ärzte und Sanitäter helfen. Das Gleiche gilt für Krisensituationen: Je mehr Daten miteinander verknüpft und analysiert werden, desto besser lassen sich etwa Unglücke oder Naturkatastrophen meistern. Zwei Forschungsprojekte sind schon im Rettungsalltag angekommen.

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