Künstliche Intelligenz – Nutzen für uns alle?
Posted by PM-Ersteller - 29/11/23 at 02:11:02 p.m.Beim 1. internationalen Doppel-Speaker-Slam in Wiesbaden
setzte sich Gerhard Hanisch gegen 201 Finalisten aus 27 Ländern durch
und holte den begehrten 1. Platz in seiner Kategorie.
Seine flammende 4-Minuten-Ansprache zum
Thema „Künstliche Intelligenz – Nutzen für uns alle?“
riss nicht nur die hochkarätige Jury, bestehend aus Wirtschafts-, Forschungs- und Medienexperten, sondern das gesamte Publikum mit.
In einer beeindruckenden Darbietung bewegte Gerhard Hanisch die Menschen zutiefst und schürte Emotionen, die von Betroffenheit bis hin zu Gänsehaut reichten.
Seine Beispiele faszinierten das gesamte Publikum.
Von Service-Robotern, die Menschen in Altenheimen helfen über Bild-Daten-Analysen, die bessere Ergebnisse liefern als Fachärzte bis hin zur Allgemeinen Künstlichen Intelligenz, die auch starke KI genannt wird.
Seine Botschaft geht über die Lobeshymnen hinaus:
Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein Segen, sondern auch eine Herausforderung.
Gerhard Hanisch appellierte leidenschaftlich an die Verantwortung jedes Einzelnen, kritisch zu hinterfragen und aktiv zu gestalten.
„Herr Hanisch, das war ganz großes Kino,“ gratulierte der Veranstalter.
Gerhard Hanischs einzigartige Herangehensweise fesselte das Publikum und hinterließ einen nachhaltigen Eindruck.
Seine provokante These, dass wir bei KI-Neuerungen stets kritisch sein sollten, aber da zupacken und umsetzen, wo man überzeugt ist, dass sie Sinn macht.
schaffte eine Atmosphäre zwischen Begeisterung und kontroverser Diskussion. Die Botschaft ist klar: Künstliche Intelligenz erfordert nicht nur Technologie, sondern auch emotionales Engagement und individuelle Verantwortung.
Verantwortlicher für diese Pressemitteilung:
educx GmbH
Herr Gerhard Hanisch
Hainstraße 10
91301 Forchheim
Deutschland
fon ..: 09191/3510897
web ..: https://educx.de/data-science-weiterbildung/
email : info@educx.de
Die educx GmbH ist eine verantwortungsvolle Weiterbildungsinstitution, spezialisiert auf Data Science und Künstliche Intelligenz sowie Business Intelligence, die es kreativen und motivierten Menschen ermöglicht, sich beruflich zu verwirklichen. Dazu haben wir innovative Module und Kurse entwickelt, die nicht nur die Breite des Arbeitsmarktes widerspiegeln, sondern auch strategisch den Teilnehmer in den Fokus nimmt und ihn zum Spezialisten in seinem neuen Berufsfeld ausbildet.
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Business Intelligence-Komponenten in neuer Version von Datenanalyse-Software disy Cadenza weiter ausgebaut
Posted by PM-Ersteller - 03/07/23 at 12:07:47 p.m.disy Cadenza 2023 Spring integriert Lösungen für Data Governance im Self-Service, organisationsweites Reporting, Big Data und erweitert Geodatenquellen
Die digitale Transformation von Organisationen nimmt zunehmend an Fahrt auf und eröffnet damit immer mehr Neuerungen für die Analyse von Daten. Das Karlsruher Unternehmen Disy Informationssysteme hat sich bei der neuesten Version der Business & Location Intelligence-Software disy Cadenza aktiv neuen Technologien und regulatorischen Herausforderungen gewidmet. Wichtige Features haben nun Eingang in die Software gefunden, die Mitarbeitende organisationsweit proaktiv in ihrer Analysearbeit unterstützen.
Neu: Data Governance für den Self-Service
Immer mehr Mitarbeitende von Organisationen arbeiten mit Daten und werten sie aus. Leicht kann dabei die Data Governance aus den Augen verloren werden. Der Spagat zwischen maximalem Self-Service von Daten – angefangen bei der Freiheit beim Upload von eigenen Daten bis hin zum Teilen der Auswertungen mit anderen – und dem Einhalten der gesetzlichen Bestimmungen, wie beispielsweise der DSGVO, ist enorm. Diese regulatorische Herausforderung wurde in der neuen Version disy Cadenza 2023 Spring smart mit der Einführung von Datenschutzkontexten mit entsprechenden Löschfristen und Löschmoratorien gelöst. Einmal hinterlegt, können die Fristen auch bei der Nutzung der Daten angezeigt werden. Zusätzlich werden Anwendende bei Erreichen der Löschfrist automatisch benachrichtigt. Bestehen für Daten besondere Löschmoratorien und Geheimhaltungsaspekte, können sie ebenfalls festgehalten und definiert werden. Der Datenschutz im Self-Service wird damit maximal unterstützt.
Vom Dashboard zum Druckbericht ohne Programmieraufwand
Im Arbeitsalltag werden Analyseergebnisse weitergegeben: an den Vorgesetzten, an Teams oder an die übergeordnete Stelle. Oft geschieht dies in Form eines druckbaren Berichts im PDF-Format, aus gutem Grund. So rufen gesetzliche Verpflichtungen wie beispielsweise EU-Vorgaben dazu auf, Auswertungen und Berichte in einem statischen Datenformat dauerhaft zu archivieren. Die neue disy Cadenza-Version unterstützt das Enterprise Reporting jetzt, indem neben einzelnen Auswertungen auch komplette Dashboards eng mit der Berichtsebene verzahnt wurden. So können sie schnell als neuer Bericht ad-hoc ausgegeben und im Rahmen des definierten Corporate Designs individualisiert werden.
Alternativ können auch wiederkehrende Standardberichte mit komplexeren, mehrspaltigen Berichts-Layouts kuratiert für beliebig große Zielgruppen zur Verfügung gestellt werden. Das individuelle Reporting erfolgt komplett ohne extra Programmieraufwand. Als Business & Location Intelligence-Software kann disy Cadenza selbstverständlich auch die Ergebnisse aus Geo-Funktionalitäten wie beispielsweise dem Routing in die Berichte und bei Bildern hinterlegte Links ins PDF übernehmen!
Neu: Analyse von Big Data
Großen Datenmengen kommt bei der Datenanalyse eine immer stärkere Bedeutung zu. Im Kontext von diesen Big Data ist die noSQL-Datenbanktechnologie entstanden. Die Software disy Cadenza ermöglicht ihren Anwendenden künftig die Analyse von großen Datenmengen, indem seit kurzem Elasticsearch als neue noSQL-Datenquelle unterstützt wird. So können große Datenmengen ab sofort besonders schnell und in Echtzeit durchsucht und analysiert werden. Darüber hinaus werden die Ergebnisse im Millisekundenbereich präsentiert. Eine echte Bereicherung für die Arbeit mit disy Cadenza!
Anbindung von Geodatenquellen WFS, ArcGIS REST und GeoPackage
Viele Geodatenquellen finden jetzt eine direkte Anbindung in disy Cadenza, so dass neu hinzugenommene Daten gemeinsam mit vorhandenen Daten analysiert und im Dashboard präsentiert werden können: Angefangen bei Web Feature Service (WFS), über den Feature Service eines ArcGIS Servers per REST-Schnittstelle bis hin zur Unterstützung des Imports von Feature-Classes und Tabellen aus Dateien im GeoPackage-Format, das von vielen Geoinformationssystemen (GIS) unterstützt wird. Mit dieser Fülle an neuen Möglichkeiten erweitert disy Cadenza das Spektrum an anspruchsvollen Analysemöglichkeiten enorm.
Über disy Cadenza
Mit disy Cadenza steht eine mächtige Business & Location Intelligence-Software zur Verfügung, die umfangreiche Funktionen für visuelle Datenanalyse, organisationsweites Berichtswesen und Geo-Analytics in einer Oberfläche vereint. Durch die einzigartige Kombination von Fachdaten und Daten mit Raumbezug ermöglicht die Software tiefe Einblicke in Daten, um Erkenntnisse für Entscheidungen mit Weitblick zu schaffen. Die Einfachheit der Bedienung, die umfassende Rechteverwaltung und die Flexibilität der Konfiguration machen disy Cadenza zu einem der beliebtesten Werkzeuge in deutschen Bundes- und Landesbehörden auf mehreren zehntausend Arbeitsplätzen.
Verantwortlicher für diese Pressemitteilung:
Disy Informationssysteme GmbH
Frau Astrid Fennen-Weigel
Ludwig-Erhard-Allee 6
76131 Karlsruhe
Deutschland
fon ..: 0721 16006000
web ..: https://www.disy.net
email : astrid.fennen-weigel@disy.net
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4 Gründe für den Einsatz von KI und Machine Learning in der Cybersecurity
Posted by PM-Ersteller - 28/04/23 at 09:04:23 a.m.Täglich neue Angriffsszenarien.
Der Mangel an und die Kosten von Security-Fachkräften sowie die Vermehrung staatlich unterstützter Hackergruppen machen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in der Verteidigung gegen Cyberangriffe unabwendbar, so der Schweizer Security-Spezialist Exeon Analytics.
Während Unternehmen immer mehr Daten sammeln, um bösartiges Verhalten zu erkennen, wird es immer schwieriger, trügerische und unbekannte Angriffsmuster und damit die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen zu entdecken. Manuelle Bedrohungssuche und Korrelation der protokollierten Informationen sind dafür laut Exeon nicht geeignet. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sind prädiktive Analytik und Maschinelles Lernen (ML) erforderlich, um Netzwerke vor Cyberbedrohungen und unbekannten Angreifern zu schützen. Exeon zufolge sprechen fünf wesentliche Gründe für den Einsatz von KI und ML in der IT-Security.
Big-Data-Analytik
Angesichts der ständig wachsenden Datenmenge und der verschiedenen Protokollquellen müssen Unternehmen in der Lage sein, riesige Mengen an Informationen in Echtzeit zu verarbeiten, einschließlich Netzwerkverkehrs-Protokollen, Endpunkten und anderen Informationsquellen im Zusammenhang mit Cyber-Bedrohungen. In dieser Hinsicht können ML-Algorithmen bei der Erkennung von Sicherheitsbedrohungen helfen, indem sie automatisiert Muster und Anomalien identifizieren, die andernfalls unbemerkt bleiben würden. Folglich ist die Fähigkeit und Flexibilität einer Lösung, verschiedene Protokollquellen einzubeziehen, eine wichtige Voraussetzung für die Erkennung von Bedrohungen.
Automatisierte Analyse von ungewöhnlichem Verhalten
KI ermöglicht die eminent wichtige Überwachung der Netzwerkaktivität, indem sie die Analyse des normalen Netzwerkverkehrs als Grundlage nutzt. Mithilfe automatischer Korrelation und Gruppenbildung können Ausreißer und ungewöhnliches Verhalten erkannt und beurteilt werden, wodurch der Bedarf an manuellem Entwickeln von Erkennungen und manuellem Suchen nach Bedrohungen reduziert wird. Zu den wichtigsten Fragen, die es zu beantworten gilt, gehören: „Welche Aktivitäten haben Clients im Netzwerk?“ und „Entspricht das Verhalten eines Clients seinen eigenen bisherigen Aktivitäten? Falls nein, ist die Abweichung erklärbar?“. Diese Ansätze ermöglichen die Erkennung ungewöhnlicher Verhaltensweisen wie die Kommunikation mit Domänen von Domänen-generierenden Algorithmen (domain-generation algorithms, DGA), volumenbasierte Unregelmäßigkeiten bei Netzwerkverbindungen und ungewöhnliche Kommunikationsmuster (z. B. interne Weiterverbreitung) im Netzwerk.
Erkennung unbekannter Angriffe in Echtzeit
Während es relativ einfach ist, als bösartig bekannte Indikatoren (bestimmte IP-Adressen, Domänen usw.) direkt zu erkennen, können viele Angriffe unentdeckt bleiben, wenn diese Indikatoren fehlen. In diesem Fall sind Statistiken sowie zeit- und korrelationsbasierte Erkennungen von enormem Wert, um unbekannte Angriffsmuster automatisch zu identifizieren. Durch die Einbeziehung algorithmischer Ansätze können herkömmliche Sicherheitslösungen, die auf Signaturen und Indikatoren einer Kompromittierung (Indicators of Compromise, IoC) beruhen, verbessert werden, so dass sie unabhängiger werden und weniger auf bekannte Malware-Indikatoren angewiesen sind.
Verbesserung der Reaktion auf Vorfälle
Indem ML aus den vergangenen Aktivitäten eines Analysten zur Reaktion auf Vorfälle lernt, kann es bestimmte Aspekte des Reaktionsprozesses auf Vorfälle automatisieren und so den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Behebung einer Sicherheitsverletzung minimieren. Dazu kann die Verwendung von Algorithmen zur Analyse von Text und Beweisen gehören, um Ursachen und Angriffsmuster zu identifizieren.
Insgesamt ermöglichen KI und ML laut Exeon so eine deutliche Verbesserung der Netzwerksicherheit, da sie Bedrohungen schneller und präziser erkennen und die Nachteile regelbasierter Sicherheitslösungen umgehen können.
Verantwortlicher für diese Pressemitteilung:
Exeon Analytics AG
Herr Gregor Erismann
Grubenstrasse 12
8045 Zürich
Schweiz
fon ..: +41 44 500 77 21
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Prolog Communications GmbH
Herr Achim Heinze
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