maschinelles Lernen

Dass KI reguliert werden muss, ist offensichtlich, aber wie? Eugene Kaspersky sagt uns, wie es seiner Meinung nach funktionieren sollte.

Eine neue Generation von Chatbots erstellt zusammenhängende, aussagekräftige Texte. Dies kann sowohl Cyberkriminellen als auch Cyberverteidigern in die Karten spielen.

Bei Kaspersky wird maschinelles Lernen für Internet Security for Android schon seit Jahren verwendet. Finden Sie heraus warum und was wir bereits erreicht haben.

Wie mit Ontologie schneller und besserer Schutz vor Cyberbedrohungen und vieles mehr erzielt werden kann.

Unsere Methode für Trainingsmodelle zum Herausfiltern von Spam ermöglicht es Ihnen, Ihre Privatsphäre zu wahren, ohne an Effizienz einzubüßen.

Wie können Sie Ihr Unternehmen schützen, wenn Deepfakes immer häufiger und überzeugender werden?

Durch maschinelle Lernalgorithmen kann Social Engineering sogar hochrangige Führungskräfte täuschen.

Emotionserkennungstechnologien sind in vielen Bereichen bereits im Einsatz. Wir erklären, wie Maschinen Ihre Stimmung bestimmen, warum sie es tun und wie sie die Privatsphäre gefährden.

Auf dem diesjährigen NEXT-Event drehte sich alles um KI, Geschlechtergleichheit und soziale Robotik.

Um Angriffspunkte zu reduzieren, können verwundbare Softwarefunktionen blockiert werden. Wie das Ganze ohne die Beeinträchtigung von Geschäftsprozessen funktioniert, erfahren Sie hier.

Künstliche Intelligenz unterstützt Richter, Polizisten und Ärzte. Aber wie wird dieser Entscheidungsprozess geleitet?

Welche Überraschungen halten maschinelle Lernalgorithmen für uns bereit und wie schwer ist es, eine Maschine auszutricksen? Wir klären Sie auf.

Jede Art von Malware kann durch die Verwendung eines trainierbaren Verhaltensmodells erfasst werden.

Was beunruhigt die Cybersicherheits-Community im Jahr 2018 am meisten?

Ein effektiver Schutz industrieller Anlagen erfordert eine permanente Überwachung, sowohl der Informationssysteme als auch der Betriebsprozesse. Wir haben das geeignete Tool.

Googles neuer E-Screen Protector sagt Display-Spionen den Kampf an. Aber ist die Technologie tatsächlich sinnvoll?

Künstlich? Ja, sehr. Intelligent? Die Entscheidung überlassen wir Ihnen.

Das Wesentliche des HuMaschinellen Konzepts ist die Fusion von Big Data, maschinellem Lernen und der Kompetenz unserer Analysten. Aber was steckt hinter diesen Begriffen?

In letzter Zeit sind Technologieunternehmen ganz verrückt nach maschi-nellem Lernen. Aber niemand hat sich jemals darum gekümmert, genau zu erklären, wie es funktioniert. Aber wir nahmen es in die Hand – und erklären diese Technologie in einfachen Worten.