Google und die Technische Universität München (TUM) treiben die Forschung zum Thema Cybersicherheit und Künstliche Intelligenz (KI) voran. Das wird ab morgen auch Thema bei der Münchner Sicherheitskonferenz sein. Bereits vor einem Jahr hatte die TUM München eine Spende von Google erhalten. Jetzt wird die Arbeit in den sieben Projekten von Professor:innen der TUM geleitet und durch deren Teams umgesetzt. Folgende Themen stehen bei Cybersicherheit und KI im Vordergrund!
Durch die neue Auftragsforschung im Bereich Cybersicherheit und KI vertiefen Google und TUM ihre Partnerschaft.
Prof. Thomas F. Hofmann, TUM-Präsident: „KI hat begonnen, unseren Alltag zu durchdringen. Deshalb ist die Weiterentwicklung von KI-Technologien entscheidend. Damit dies gesellschaftlich akzeptabel ist, müssen diese Technologien möglichst zuverlässig und sicher sein. Gemeinsam mit Google treiben wir diese Entwicklungen voran.“
Dr. Wieland Holfelder, Vice President Engineering & Site Lead Google München: „Fragen rund um Cybersicherheit und Künstliche Intelligenz verschmelzen mehr und mehr miteinander. Wie kann man KI so sicher wie möglich machen? Und wie kann KI helfen, unsere digitale Infrastruktur besser zu schützen? Das sind zentrale Fragen, die wir am Google Safety Engineering Center bearbeiten, und die auch auf der bevorstehenden Münchner Sicherheitskonferenz im Mittelpunkt stehen werden. Wir freuen uns, gemeinsam mit der TUM die Forschung zu diesen Schlüsselthemen weiter voranzubringen.“
Zusammenarbeit zwischen TUM und Google
Darüber hinaus unterstützt Google seit 2022 TUM-Initiativen, die Frauen auf ihrem Karriereweg in den MINT-Fächern Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik fördern. Im Februar 2023 wurde von der TUM unter Verwendung einer nicht zweckgebundenen Spende von Google das TUM Innovation Network zum Thema Cybersecurity bereits ins Leben gerufen. Google hat außerdem sein globales Safety Engineering Center (GSEC) in München angesiedelt.
Über die sieben Forschungsprojekte
Sichere Kompilierung leistungsstarker Parallelitätsmodelle (Prof. Pramod Bhatotia): Wie kann gewährleistet werden, dass die für Parallel-Computing-Architekturen angepasste Software sicher ist und keine Schwachstellen aufweist?
Large Language Models (LLMs) für die Analyse von Programmcode im Hinblick auf Sicherheitsschwachstellen und Datenschutzverletzungen (Prof. Claudia Eckert): Wie können mit neuartigen, LLM-basierten, automatisierten Verfahren Datenschutz- und Sicherheitsschwachstellen in sehr große Codebasen effizienter und präziser ermittelt werden?
Sondenpositionierung (Prof. Georg Sigl): Hardware kann Informationen preisgeben, die von einer elektromagnetischen Sonde ausgespäht werden können. Die Positionierung der Sonde ist ein offenes Problem. Wie kann KI helfen, Seitenkanalmessungen reproduzierbarer und so die Hardware sicherer zu machen?
Seitenkanalanalyse der Post-Quantenkryptographie (Prof. Georg Sigl): Wie können automatisch alle Seitenkanallecks der Implementierungen von Quantencomputerresistenter Kryptographie erkannt werden?
Einstellungen verstehen und Akzeptanz von KI-gestützten Ansätzen zur Inhaltsmoderation fördern (Prof. Jens Großklags): LLMs können zur Automatisierung der Moderation von Inhalten eingesetzt werden, um Hassreden, Sexismus oder Cyber-Mobbing im Internet zu erkennen. Doch wie effektiv sind solche KI-gesteuerten Ansätze und wie werden sie von menschlichen Nutzer:innen wahrgenommen?
Datenschutzrisiken von allgemeinen KI-Systemen: Stakeholder-Perspektiven in Europa (Prof. Florian Matthes): Welche Datenschutzrisiken bestehen in neuen General-Purpose-AI-(GPAI)-Systemen wie LLMs? Wie werden diese Risiken im europäischen Raum wahrgenommen?
Angriffe auf Sprachmodelle verstehen (Prof. Stephan Günnemann): LLMs können angegriffen werden – beispielsweise durch böswillige Aufforderungen, private Benutzerdaten preiszugeben. Es soll besser verstanden werden, wie solche Attacken im Allgemeinen funktionieren, was sie in LLMs auslösen und wie man sie verhindern
Mehr zur TUM
Die Technische Universität München (TUM) ist mit rund 650 Professuren, 52.000 Studierenden und 12.000 Mitarbeitenden eine der weltweit stärksten Universitäten in Forschung, Lehre und Innovation. Mit der Ausgründung von jährlich ca. 70 Start-ups und in der Zusammenarbeit mit starken Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft treibt die TUM die Entwicklung der Metropolregion München zum europäischen HighTech-Innovationsstandort voran. Weltweit ist sie mit dem Campus TUM Asia in Singapur vertreten. Außerdem hat die Uni Büros in Brüssel, Mumbai, Peking, San Francisco und São Paulo. Drei mal in Serie wurde die TUM als Exzellenzuniversität ausgezeichnet. In internationalen Rankings wird sie regelmäßig als beste Universität der Europäischen Union geführt.