ontolux bei der Mind Mastering Machines 2023
Die Minds Mastering Machines Konferenz ist eine Plattform, die Data Scientists, Data Engineers und Entwicklern eine Möglichkeit zum fachlichen Austausch über Machine-Learning-Projekte bietet. Bertram Sändig geht in seinem Vortrag auf domänenspezifische Ontologien im Machine Learning für die IT-Sicherheitsbranche ein.
2023 findet die Konferenz bereits zum sechsten Mal in Karlsruhe statt und deckt inhaltlich dabei sowohl Grundlagen als auch aktuelle Entwicklungen von klassischen ML-Verfahren bis hin zum Einsatz von Transformer-Modellen ab. Vom 09. bis 11. Mai werden in Workshops und Vorträgen die aktuellen Themen im Machine Learning vorgestellt.
Der Vortrag “Machine Learning mit domänenspezifischer Ontologie für die IT-Sicherheitsbranche” von Bertram Sändig – Machine Learning Tech Lead bei ontolux – findet am 11. Mai 2023 um 10:15 bis 11:00 Uhr statt.
Inhalt des Vortrages:
Das BSI beobachtet und beurteilt die aktuelle IT-Sicherheitslage und deren langfristige Veränderung. Dazu gehören z.B. Hackergruppen oder neu entdeckte Sicherheitslücken. Zu diesem Zweck werden diverse Nachrichten-Quellen beobachtet und wichtige Informationen extrahiert, um aktuelle Trends zu erkennen und einen Überblick zu gewinnen.
Zur Optimierung dieses Prozesses entwickeln wir gemeinsam mit dem BSI ein System, das die Arbeit unterstützt, indem Dokumente einer automatischen Analyse mit Verfahren wie Named Entity Recognition (NER) und Named Entity Linking (NEL) unterzogen werden. Während NER die Zuordnung von Textstellen zu vorgegebenen Klassen durch Machine Learning bezeichnet (z.B. „Browser“ zu Software), wird beim NEL eine Zuordnung zu konkreten Entitäten einer Ontologie angestrebt (z.B. „DOS“ zu „Disk Operating System“). Wir erklären, wie wir mit der besonderen Herausforderung begrifflicher Ambiguitäten umgehen („DOS“ steht nicht nur für „Disk Operating System“ sondern auch für „Denial of Service“). Der Vortrag gibt einen Einblick in unser Entitäten-Erkennungs-System und wie wir mit der Verbindung von Ontologie und Maschinellem Lernen ein leistungsfähiges Werkzeug zur Analyse von IT-Sicherheitsdokumenten kreieren.
Veröffentlichung: 26.04.2023
Autor
Bertram Sändig
Bertram ist Experte für KI- und Machine-Learning-Systeme mit einem Fokus auf NLP und Neural Search. Er hält einen B.Sc. in Informatik der FH Brandenburg und seit 2018 einen M.Sc. der TU Berlin mti den Schwerpunkten Machine Learning und Robotik. Parallel zum Studium war er fünf Jahre Leitender Software-Ingenieur im Space Rover Project des Luft- und Raumfahrtsinstituts der TU-Berlin. 2018 stieg er als Machine Learning Engineer bei Neofonie ein und leitet heute das Machine Learning Team bei ontolux, einer Marke der Neofonie GmbH. Mit großer Leidenschaft überführt er aktuelle Forschungsergebnisse in nutzbare Anwendungen für Kunden, vor allem an der Anpassung, Optimierung und Integration von Large Language Modellen in Suchsysteme und das Textanalyse-Toolkit von ontolux.