Künstliche Immunsysteme für die Angriffserkennung in IT-Systemen


Projektarbeit, 2022

35 Seiten, Note: 1,7


Inhaltsangabe oder Einleitung

IT-Sicherheitsforscher lassen sich auf der Suche nach verbesserten Sicherheitslösungen auch von Prozessen aus der Natur inspirieren. Das biologische Immunsystem dient aufgrund seiner effizienten Schutzfunktionen als Inspirationsquelle für die Entwicklung von Künstlichen Immunsystemen. Diese Arbeit bietet eine einführende Darstellung der grundlegenden Prozesse des biologischen Immunsystems sowie deren Übertragbarkeit auf IT-Systeme.

Nach einer Beschreibung der Funktionsweise von Intrusion Detection Systemen (IDS) sowie der biologischen und theoretischen Grundlagen von Immunsystemen werden einige Ansätze zur Implementierung Künstlicher Immunsysteme mit dem Schwerpunkt auf Klon-Selektionstheorie sowie negativselektion-basierte Modelle vorgestellt. Aufgrund des weit verzweigten Forschungsfeldes der Künstlichen Immunsysteme, dem begrenzten Rahmen dieser Arbeit und ihres einführenden Charakters werden nicht alle besprochenen Theorien durch beispielhafte Modelle veranschaulicht. Diese Arbeit ist daher als Einstieg und erste Annäherung an das Thema der Künstlichen Immunsysteme zu verstehen.

Details

Titel
Künstliche Immunsysteme für die Angriffserkennung in IT-Systemen
Hochschule
Technische Hochschule Köln, ehem. Fachhochschule Köln
Note
1,7
Autor
Jahr
2022
Seiten
35
Katalognummer
V1339415
ISBN (eBook)
9783346845573
ISBN (Buch)
9783346845580
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Künstliche Immunsysteme, IT Sicherheit
Arbeit zitieren
Lueder Thienken (Autor:in), 2022, Künstliche Immunsysteme für die Angriffserkennung in IT-Systemen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1339415

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