Betreuer

• Malte Josten, M.Sc.

Thesis: Masterarbeit

Diese Arbeit untersucht den Einsatz von Techniken zur synthetischen Datengenerierung (hierbei kann es sich um Generative KI oder “klassische” Methoden handeln), um legitime E-Mails (“Ham”) zu erstellen, wobei der Fokus auf der Einhaltung des Datenschutzes liegt. Das Ziel besteht darin, das Training von Spam-Erkennungsmodellen zu verbessern, ohne sensible Nutzerdaten (der Ham-Mails) zu verwenden bzw. preiszugeben.

Voraussetzungen

Erforderlich

• Grundlegendes Verständnis von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, z.B. Autoencoder oder GANs (abgeschlossener Kurs Grundlagen der Künstlichen Intelligenz)
• Kenntnisse in Natural Language Processing Techniken
• Programmierkenntnisse in mindestens einer gängigen Sprache (vorzugsweise Python)
• LaTeX-Kenntnisse

Optional

• Kurse belegt:
  • Internet-Technologie & Web Engineering
  • Fortgeschrittene Methoden des maschinellen Lernens
  • Sicherheit in Kommunikationsnetzen
• Kenntnisse über Evaluationsmetriken für KI-Modelle
• Grundlagenwissen über Datenschutz/datenschutzfreundliche Techniken
• Grundlagenwissen zu Spam- und Phishing-Prinzipien