SHE-Blogpicks

Spieltheorie für mehr Cloud-Sicherheit

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Angriffe auf Virtuelle Maschinen (VM) in der Cloud können dann erfolgreich sein, wenn sie auch auf den als Abstraktionsschicht und Monitor fungierenden Hypervisor durchschlagen. Dann nämlich sind alle anderen VM gefährdet. Ein Team vom U.S. Army Research Laboratory hat nun einen Weg gefunden, das Risiko von Cyber-Angriffen auf Cloud-Ressourcen zu minimieren. Wie Eurekalert meldet, wird mittels eines spieltheoretischen Ansatzes nach außen hin verschleiert, welche VM unter welchem Hypervisor laufen. Angreifer, die eine VM knacken, haben dadurch dann keinen Durchgriff auf andere Maschinen, erläutert Forschungsleiter Dr. Charles Kamhoua (Bild: U.S. Army, Doug Lafon).

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Kann KI Gut und Böse unterscheiden?

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Wie Menschen Gut von Böse unterscheiden, könnte – oder sollte – Grundlage für entsprechende Unterscheidungen sein, die künstlich-intelligente Systeme treffen. Diese Grundlage könnte nun verbreitert werden durch eine Studie der North Carolina State University. Wie Eurekalert berichtet, hat ein Team um den Neuro-Ethiker Veljko Dubljevic untersucht, nach welchen Kriterien und mit welchen Mechanismen Menschen spontane moralische Urteile fällen. Mögliche Auswirkungen der Studie  sehen die Forscher unter anderem auf klinische Bewertungen, aber auch im Zusammenhang mit KI-Programmierung. Bild: Symbolbild

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Fallstudie: was Software teuer macht

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Wenn Softwareprojekte den Kostenrahmen sprengen, lassen sich die Gründe oft nur durch intuitives Drehen an diversen Stellschrauben ändern. Am Software Engineering Institute (SEI) der Carnegie Mellon University hat nun ein Forscherteam anhand einer Fallstudie beim US-Verteidigungsministerium einen Weg gefunden, die Schlüsselfaktoren von Softwarekosten zu identifizieren. Wie Bill Nichols im Blog des Instituts schreibt, soll die Anwendung von kausalen Denkansätzen („causal learning“) Software-Einkäufer unter anderem in die Lage versetzen, Steuerung und Planung von Softwarekosten über deren gesamten Lebenszyklus zu verbessern und den Wettbewerb unter den Anbietern zu verstärken.

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Komplexe Probleme: Faulheit hilft

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Problemstellungen mit Hunderten von Parametern und Tausenden möglicher Kombinationen überfordern oft selbst modernste Computing-Ansätze – mit tiefgreifenden Auswirkungen auf Funktion und Effizienz industrieller Prozesse, heißt es bei Eurekalert. Beispiel: Eine schadhafte Güterzuglokomotive muss ausgetauscht werden; gesucht wird ein Ersatz mit exakt passenden Energie-, Signal- und Energiesystemen sowie passender Spurbreite – und das möglichst sofort und mit minimalem Aufwand. An der Aalto-Universität in Helsinki (li.) und der Universität Leuven (Belgien, re.) ist nun eine Methode entwickelt worden, die den Lösungsaufwand massiv reduziert, indem nur die dringendsten und relevantesten Teilaufgaben adressiert und die anderen ignoriert werden. Forschungsleiter Anton Weinzierl vergleicht diesen „Faulheits“-Ansatz mit dem Weg aus einem Labyrinth heraus: Ohne Karte müsse man alle Wege ausprobieren, mit Karte sei der Weg schnell gefunden. – Das Forschungspapier wurde kürzlich auf der International Joint Conference on Artificial Intelligence vorgestellt.

 

 

 

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Algorithmen exponentiell beschleunigt

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Algorithmen zur Optimierung von Lösungen – zum Beispiel die Identifikation der schnellsten Route von A nach B – könnten mit neuen Forschungsergebnissen aus Harvard viel schneller ablaufen. Bislang werden derartige Problemlösungen schrittweise berechnet: je mehr Daten, desto mehr Rechenschritte – bis hin zu einer technisch nicht mehr darstellbaren Rechenintensität. Informatiker der John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) in Harvard haben nun einen Algorithmus entwickelt, der die Anzahl der Rechenschritte drastisch reduziert und Berechnungen dadurch exponentiell beschleunigt, meldet Eurekalert. Anwendungsgebiete sehen die Harvard-Forscher um Professor Yaron Singer (Bild) unter anderem in der Medizin und der Evolutionsbiologie, aber auch in Logistik und im Consumer-Markt. Die Arbeiten aus Harvard werden auf der International Conference on Machine Learning (ICML) vom 10. bis 15. Juli in Stockholm präsentiert.

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