Kompetenzfelder Data Science

Datenbeschaffung

Tabelle 5

Mit den sozialen Netzwerken, dem Internet der Dinge oder in öffentlichen Datenbanken sind diverse Quellen und Datenarten verfügbar. Diese Daten bieten neue Möglichkeiten, erfordern aber andere Beschaffungswege, welche die Aspekte wie den Wahrheitsgehalt und die Raum-Zeit-Dimension berücksichtigen. Hier werden neue Ansätze, gestützt auf partizipative oder frei zugängliche Plattformen, untersucht.

Datenpflege

Für die operative Führung sind zuverlässige, qualitativ hochstehende Informationen zum richtigen Zeitpunkt notwendig. Für die Beurteilung von Informationssystemen und modernen Infrastrukturen werden Kompetenzen angeeignet, wobei die zunehmende Datenmenge (Big Data Problematik), ihre Geschwindigkeit und ihre Heterogenität berücksichtigt werden.

Datenverarbeitung und -analyse

Hier werden Algorithmen, gestützt auf maschinellem Lernen, geprüft; sie sollen in den Datensätzen Muster und Wiederholungen erkennen. Diese können für diverse Anwendungen eingesetzt werden, etwa für die Erkennung von Auffälligkeiten, die Klassifizierung von Signalen, Texten, Sprachen oder Bildern sowie für die Graphenanalyse.

Robustheit von Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz bildet heute die Grundlage für immer mehr operative Entscheide. Es muss deshalb sichergestellt werden, dass diese nicht von Gegenspielern manipuliert werden und dass die Entscheidungsmodelle gegen Angriffe widerstandsfähig sind.

DR. VINCENT LENDERS arbeitet seit 2008 bei armasuisse Wissenschaft und Technologie arbeitet seit 2015 bei armasuisse Wissenschaft und Technologie arbeitet seit 2022 bei armasuisse Wissenschaft und Technologie

Hier leitet er seit 2009 den Fachbereich Cybersicherheit und Data Science. In seiner Funktion verant wortet er den Cyber-Defence Campus, bestehend aus einem Team von rund 30 Mitarbeitenden und zahlreichen CYD Fellows, Hochschulpraktikanten und Studierenden. Zu den Schlüsselaufgaben des CYD Campus gehören die Forschung und Innovation von Cybertechnologien, die Früherkennung von Trends im Cyber-Bereich sowie die Ausbildung von Cyber spe zialistinnen und -spezialisten. Er promovierte an der ETH Zürich in Elektrotechnik und Informationstechnologien und war Postdoc an der Princeton University.

Er ist Leiter der Gruppe Data Science sowie Forschungsprogrammleiter beim Cyber-Defence Campus. Zu den Forschungsschwerpunkten gehören die Datenbeschaffung, Datenpflege, Datenanalyse und die Robustheit von Künstlicher Intelligenz. Zudem leitet er die Entwicklung des Data Science Lab. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich des Adversarial Machine Learning (ML), Federated ML und Trusted Artificial Intelligence (AI). Er hat einen PhD von Télécom Paris und einen Executive MBA der Universität Fribourg.

DR.

Er ist Leiter der Gruppe Cybersicherheit sowie Forschungsprogrammleiter beim Cyber-Defence Campus. Zu seinen Forschungsaktivitäten gehören der Cyber Schutz, Cyber Operationsfähigkeiten, Cyber Lagebilder und robuste und hochsichere Cyber Infrastrukturen. Er hat an der ETH Zürich promoviert und war zehn Jahre an der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) als Professor und Forschungsschwerpunktleiter tätig.

Jahresbericht Cyber-Defence Campus 2021

Zeitsynchronisation geschieht oft unbemerkt im Hintergrund. Je nach Messmethode sind die Zeitangaben mehr oder weniger genau und somit nicht für alle Anwendungen gleich gut geeignet.