FIDIUS
Ursprüngliches Ziel des Projektes war es, die Erkennungsrate von Intrusion Detection Systemen (IDS) mit Methoden der künstlichen Intelligenz zu verbessern, sowie die Anwender besser einzubeziehen und zu entlasten. Heute beschäftigen wir uns damit, verschiedene IDS miteinander zu vergleichen, indem wir automatisiert Rechnernetze übernehmen und schließlich die erkannten Angriffsschritte mit dem Übernahmemuster vergleichen.
Das Projektteam besteht aus 13 Informatikstudenten, die sich mit der Verknüpfung der verschiedenen Thematiken Rechnernetze, Informationssicherheit, künstlicher und natürlicher Intelligenz beschäftigen. Die Betreuung des Projektes wird sowohl von Mitarbeitern der AG Rechnernetze (Prof. Dr. Carsten Bormann) als auch der AG Künstliche Intelligenz (Prof. Dr. Stefan Edelkamp) übernommen.