Automatisierte Überwachung von IT-Systemen mit Künstlicher Intelligenz
Wie verbessert Künstliche Intelligenz (KI) die Überwachung von IT-Infrastruktur? Durch eine dynamische Analyse können ungewöhnliche Verhaltensweisen und somit potenzielle Fehler schneller und zuverlässiger erkannt werden.
Kurz und kompakt – der Projektsteckbrief
Herausforderung
Zielsetzung
Projektbeschreibung
Herausforderung
Zur Anomalieerkennung werden in der IT-Sicherheit manuell festgelegte Schwellenwerte genutzt. Diese statischen Messgrenzen können jedoch nicht alle Szenarien oder Systemeigenschaften abdecken. So werden z. B. saisonale Schwankungen nicht berücksichtigt oder komplexere Muster nicht erkannt.
Zielsetzung
Das Projektteam möchte zeigen, dass KI mithilfe der Methode des unüberwachten Lernens Anomalien in Zeitreihendaten erkennen und die Genauigkeit gegenüber schwellenwertbasierten Ansätzen erhöhen kann. Auf dieser Basis entsteht darüber hinaus ein KI-Tutorial zum Thema „Unüberwachtes Lernen“, das verschiedene Anwendungsfällen interaktiv darstellt. So werden auch andere Unternehmen befähigt, diese und weitere Anwendungen eigenständig umzusetzen.
Projektbeschreibung
Für die KI-gestützte Überwachung von IT-Systemen wird ein Ansatz entwickelt, der unüberwachtes Lernen zur Erkennung von Anomalien in Zeitreihendaten nutzt. Zunächst sammelt das Projektteam dafür historische Daten, die als Grundlage für das Training der KI-Modelle dienen sollen. Durch Methoden des unüberwachten Lernens können die KI-Modelle aus diesen Daten eigenständig lernen, welche Muster den regulären Systemzustand ausmachen und, daraus ableitend, Abweichungen zuverlässig identifizieren.
Parallel dokumentiert das Projektteam das Verfahren und bereitet es detailliert in Form eines praxisnahen KI-Tutorials auf. Dieser Leitfaden soll anderen Unternehmen den Einstieg in die Umsetzung von KI erleichtern und den Transfer auf weitere Anwendungen im eigenen Betrieb ermöglichen.
Wussten Sie's?
Lange bevor KI unsere Welt eroberte, wurde 1966 der erste Chatbot entwickelt: ELIZA. Sie simulierte ein Gespräch mit einem Psychotherapeuten, indem sie Texteingaben analysierte und mit vordefinierten Mustern antwortete. Oft stellte sie Rückfragen oder wiederholte Teile der Eingabe – ein einfacher Trick, der dennoch viele Nutzer*innen glauben ließ, sie sprächen mit einer echten Person. Obwohl ELIZA keinerlei Verständnis für die Gespräche hatte, war sie ein Meilenstein in der Entwicklung von KI-gestützten Dialogsystemen.
Die Sector Nord AG ist ein Software- und Systemhaus, das IT-Lösungen und Dienstleistungen vom IT-System-Management bis zu Netzwerk-Management-Tools anbietet und sowohl im deutschen als auch im europäischen Markt vertreibt.
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