Video: Michael Zunke, Thales, auf der INDUSTRY.forward EXPO Machine Learning: Den Vorsprung ausbauen

publish-industry Verlag GmbH

Michael Zunke von Thales, war Speaker auf der INDUSTRY.forward EXPO.

26.04.2024

Künstliche Intelligenz ist ein wichtiger Teil neuartiger Lösungen, mit denen verschiedene Bereiche ausgebaut werden können. In Michael Zunkes Vortrag zeigte dieser wie man einen Vorsprung durch Knowhow-Schutz und flexible Montarisierung ausbauen kann.

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Was ist der aktuell größte Hype? Klar Künstliche Intelligenz – aber es ist eben nicht nur ein Trend sondern verhilft vielen Bereichen zu neuartigen Lösungen die vorher nicht möglich gewesen wären. Gleichzeitig birgt KI jedoch auch Risiken. Und gerade weil der Hype vorhanden ist, muss jeder schnell an den Markt. Dabei sollten Grundaspekte und -risiken im Auge behalten werden: Die Funktionalität ist vorhanden, aber leiste ich meinem Wettbewerb unnötige Hilfe? Habe ich die wichtigsten Sicherheitsangriffspunkte berücksichtigt?

In seinem Vortrag zeigte Michael Zunke von Thales, welch ein offenes Buch doch eine ML-Applikation ist. In seinem Vortrag konnten Sie Extraktion, Analyse, weitere Angriffe auf das ML-Modell betrachten, wie man diese abwehren kann und eben doch eine sichere und flexible Monetarisierung erreicht.

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Vita

Michael „MiZu“ Zunke ist Experte für Softwaresicherheit und Monetarisierung und bekleidet derzeit die Position des CTO für Softwaremonetarisierung bei Thales DIS CPL Deutschland. In den letzten mehr als 25 Jahren war er im Bereich Softwareschutz und -lizenzierung tätig, wo er verschiedene Technologie- und Forschungspositionen innehatte, unter anderem als technischer Berater des Vorstands beim ehemaligen Gemalto. Sein Diplom in Physik erlangte er an der TU München. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich Softwareschutz und Reverse Engineering, wo er mehrere Patente hält. Er ist verantwortlich für die Förderung von Sicherheit und Innovation im Geschäftsbereich Software-Monetisierung bei Thales. Heute gilt sein besonderes Interesse der Herausforderung des Schutzes im Bereich des maschinellen Lernens.

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