Fortschritte und Herausforderungen von ML & DL in der Cybersicherheit

Die Integration von Cybersicherheit und intelligenten Systemen, wobei hervorgehoben wird, wie maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) die moderne Cyberabwehr verbessern. Es werden grundlegende Cybersicherheitskonzepte, die Entwicklung von Bedrohungen und Abwehrmechanismen sowie zentrale ML-Prinzipien wie Datensammlung, Vorverarbeitung, Lernalgorithmen und Herausforderungen wie Datenungleichgewicht, Konzeptdrift, Skalierbarkeit und Robustheit vorgestellt. Der Text untersucht Deep-Learning-Architekturen und ihre Anwendungen in den Bereichen Intrusion Detection, Threat Intelligence und Malware-Analyse, wobei der Schwerpunkt auf der Erkennung von Anomalien, der automatisierten Analyse von Bedrohungen und der Widerstandsfähigkeit gegen Umgehungen liegt. Außerdem geht es um gegnerisches maschinelles Lernen, die Robustheit von Modellen, ethische und rechtliche Überlegungen, Datenschutz und Interpretierbarkeit. Das Buch schließt mit aufkommenden KI-Technologien, autonomen Verteidigungssystemen und zukünftigen Forschungsrichtungen für den Aufbau belastbarer und erklärbarer KI-gestützter Cybersicherheitslösungen.