Bachelor- oder Masterarbeit: Ich sehe was, was du nicht siehst: Automatische Anomalie-Erkennung in Software-Systemen

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ABSTRACT:

Das Anwendungsfeld von autonomen Systemen wird in der heutigen Gesellschaft immer breiter: 
Von smarten Sprachassistenten, autonomen Fabrikrobotern und autonomen Fahren bis hin zu intelligenten medizinischen Diagnosesystemen. Künstliche Intelligenz (KI) und das maschinelle Lernen (ML) wurden kürzlich als die wichtigste Unternehmenstechnologie des neuen Jahrzehnts eingestuft, so ein aktueller Bericht von ISACA. 
Auch beim Betrieb von Softwaresystemen werden in den nächsten Jahren immer mehr DevOps-Teams KI-Tools einsetzen. Indem die Aufnahme von riesigen Datenmengen automatisiert und ML zur Analyse der Daten verwendet wird, können Teams sehr schnell Anomalien im Betrieb der Software erkennen und damit die Entscheidungsfindung zur Behebung erheblich verbessern. 

  • Die Forschungsfrage lautet: Wie lassen sich automatisiert Anomalien in den Laufzeitdaten feststellen? Diese Anomalien können Fehlverhalten der eigenen Software oder aber auch Angriffe darstellen. 
  • Die Forschungsmethode: Mit Hilfe des CRISP-DM Frameworks sollen die Tracing-Daten analysiert und verarbeitet werden, um so abnormales Verhalten in den Laufzeitdaten festzustellen. 
  • Erwartetes Ergebnis / Ziel: Prototyp zur Erkennung von Laufzeitanomalien.

WAS DU MITBRINGEN SOLLTEST:

  • Studium der (Angewandten) Informatik im Bachelor oder Master (oder ähnlicher Studiengang)
  • erste Erfahrungen im Rahmen von Praktika von Vorteil
  • Leidenschaft fürs Coden
  • Motivation und Neugierde, Neues zu lernen und so zu arbeiten, dass sich dein Team auf dich verlassen kann
  • Zuverlässigkeit, Selbstständigkeit
  • gute Englischkenntnisse sowie sehr gute Deutschkenntnisse
  • Fortgeschrittene Kenntnisse zu KI-Techniken und Data Science

BETREUENDE PERSON:

Veronika Dashuber oder Stephan Munsch

KONTAKTINFORMATIONEN:

Deine Ansprechperson: Nico Gerhold, 0160 6163914.

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