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Aktuelle Angriffsvektoren und ML-basierte Erkennungsansätze in der Finanzindustrie vor dem Hintergrund von DORA

In dem Vortrag werden Einschätzungen über aktuelle Cyberbedrohungen in der Finanzwelt dargestellt und und die Notwendigkeit für fortschrittliche KI-basierte Sicherheitslösungen herausgearbeitet. Der Einsatz maschinellen Lernens zur Erkennung und Abwehr solcher Bedrohungen soll dargestellt werden, um anschließend zu diskutieren, wie künstliche Intelligenz dabei helfen kann, komplexe Sicherheitsrisiken besser zu verstehen und effizientere Kontrollmechanismen zu entwickeln. Weiterhin geht der Vortrag darauf ein, welchen Beitrag ein ML-Ansatz unter den Regelungen der zukünftig zu beachtenden DORA-Regulierung leisten kann und wie sich diese in die Systematik von COBIT 2019 einfügen.

Lernziele

  • Verständnis für die spezifische aktuelle Bedrohungslage von Finanzinstituten
  • Darstellung der wichtigsten Angriffsvektoren
  • Integration moderner Cybersecurity-Ansätze in das zukünftige DORA-Regime und Einordnung in COBIT 2019

Speaker

 

Aykut Bußian
Aykut Bußian ist seit über 25 Jahren in der IT-Prüfung und -Beratung von Unternehmen des Finanzsektors tätig. Die von ihm betreuten Projekte reichen von klassischen IT-Kontrollprüfungen bis hin zu Datenmigrationen und Cloud-Transformationen. Er ist Wirtschaftsprüfer und hat seine universitäre Ausbildung mit Abschlüssen in den Bereichen VWL (Schwerpunkt: Finanzwirtschaft) und Informatik (Schwerpunkt: Machine Learning) absolviert. Nach seiner Promotion im Bereich Prozessortechnologie/ KI hat er Lehraufträge in der TU Harburg und der FOM übernommen, in denen er regelmäßig über Themen der IT-Infrastruktur, dem maschinellen Lernen und der Netzwerktechnologie referiert.

 

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