@phdthesis{Kibelka,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Tobias Kibelka},
  title     = {Entwicklung eines Machine Learning Toolkits zur automatisierten Bedrohungsanalyse},
  address   = {Offenburg},
  pages     = {130},
  abstract  = {K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind zwei der gro{\"s}en Schl{\"u}sseltechnologien zur Automatisierung intelligenten Verhaltens mit einer gro{\"s}en Anzahl von Anwendungsbereichen. Neben dem Einsatz von Servicerobotern, autonomen Fahrzeugen und intelligenten Suchmaschinen erschlie{\"s}en sich nach und nach weitere Einsatzfelder dieser jungen Wissenschaft. Diese Arbeit verfolgt das Ziel, zu pr{\"u}fen, ob ein beispielhaftes Problem aus der IT-Security f{\"u}r die Bearbeitung durch maschinelle Lernverfahren geeignet ist, ein entsprechendes Open-Source Toolkit, das JMLT (Java Machine Learning Toolkit) zu dessen Bearbeitung zu entwickeln und mit diesem das Problem zu bearbeiten und die erhaltenen Ergebnisse auszuwerten, um letztendlich die Beantwortung der Eingangsfrage zu verifizieren. Mit dieser Arbeit entsteht ein frei zug{\"a}ngliches, umfangreiches Open-Source Toolkit, dass jedem Interessierten zur freien Verf{\"u}gung gestellt wird. Dieses bietet eine ganze Palette an M{\"o}glichkeiten, Daten zu verarbeiten, zu modifizieren, mit verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens zu bearbeiten und die Ergebnisse grafisch anzuzeigen. Die M{\"a}chtigkeit dieses Toolkits wird sich im Laufe dieser Arbeit ergeben. Zur Verwendung sind grundlegende Java-Kenntnisse notwendig.},
  language  = {de}
}