Daniel Arp als “KI Talent” ausgezeichnet Künstliche Intelligenz macht Smartphone sicherer

Für seine Pionierarbeit auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz ist der Wissenschaftler Dr. Daniel Arp vom Institut für Systemsicherheit der Technischen Universität Braunschweig ausgezeichnet worden. Mit der Initiative „KI Talente 2019“ würdigt das Wirtschaftsministerium junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sowie Fachkräfte, die Pionierarbeit auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz in Niedersachsen leisten.

Der Preis wurde zum Auftakt der Digitalisierungskonferenz Techtide 2019 in Hannover von Niedersachsens Staatssekretär für Digitalisierung Stefan Muhle erstmals verliehen. Die mit 2.000 Euro dotierte Auszeichnung wurde je dreimal in den Kategorien „Wirtschaft“ und „Wissenschaft“ vergeben.

Als „KI Talent“ wurde Dr. Daniel Arp vom Niedersächsischen Wirtschaftministerium ausgezeichnet. Bildnachweis: Techtide

Erkennungsmuster für Schadsoftware

Durch das hohe Aufkommen von mobiler Schadsoftware ist es immer schwieriger zeitnah Aktualisierungen für klassische Virenscanner bereitzustellen, um neue Schadsoftware zuverlässig zu erkennen. Daniel Arp hat ein Verfahren entwickelt, das mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz Schadsoftware auf mobilen Geräten erkennen kann. In seiner Dissertation „Efficient and Explainable Detection of Mobile Malware with Machine Learning“ zeigt er, dass die Verwendung maschineller Lernmethoden hier Abhilfe schaffen kann. Diese ermöglicht es, passende Erkennungsmuster für Schadsoftware automatisch aus einer großen Anzahl von Apps zu extrahieren.

„Extrem gute Idee“

Am Beispiel von Android-Applikationen erhebt Daniel Arp mit einer statischen Codeanalyse zunächst Funktionsmerkmale der Apps und „zeigt wie der kundige Einsatz eines bekannten und sehr gut verstandenen KI-Lernverfahrens sich ganz einfach als eine extrem gute Idee für die Lösung eines real vorhandenen Problems erweist“, so Prof. Joachim Hertzberg vom Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in seiner Laudatio.