Artwork

תוכן מסופק על ידי UNMUTE IT | Podcast. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי UNMUTE IT | Podcast או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

#72 Safeguarding Machine Learning Models in a Climate Tech World

59:24
 
שתפו
 

Manage episode 491768754 series 3545681
תוכן מסופק על ידי UNMUTE IT | Podcast. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי UNMUTE IT | Podcast או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

In dieser Episode diskutieren Ellen und Doreen die Risiken von Machine Learning in der Energiewende: Intelligente Stromnutzung kann Geld sparen und ML spielt bei der Nutzung erneuerbarer Energien eine wichtige Rolle. Doch diese Kombination birgt auch Risiken: Das Netz ist volatil und mögliche Angriffe können verheerende Folgen haben. Es geht daher auch um die Sicherheitsanfälligkeiten, die durch die Vernetzung von Geräten entstehen und um reale Angriffe auf Energieinfrastrukturen. Doch es gibt Strategien zur Verbesserung der Sicherheit von Machine Learning-Modellen, um diesen Herausforderungen zu begegnen.

CHAPTERS

(00:00) Einstiegsfrage

(08:14) Climate Tech und persönliche Erfahrungen

(10:31) Energiebedarf und Klimawandel

(17:27) Wissen über Energie und ihre Bedeutung

(17:28) Die Rolle von Machine Learning in der Energiewende

(27:03) Risiken von Machine Learning und Cybersecurity

(33:03) Typische Sicherheitsanfälligkeiten und Fallbeispiele

(41:21) Sicherheitsrisiken in der Energieversorgung

(44:15) Netzstabilität und ihre Herausforderungen

(46:04) Schutz von Machine Learning Modellen

(51:10) Cross-Skilling und Teamarbeit in der Sicherheit

(54:45) Die Bedeutung von Tests und Hacker-Gruppen

LINKS

  • https://www.golem.de/news/klimawandel-massiver-solarausbau-koennte-erde-bis-2050-abkuehlen-2503-194728.html
  • https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261921007224
  • https://www.flaticon.com/free-icon/eco-house_15471480
  • https://www.iea.org/news/growth-in-global-electricity-demand-is-set-to-accelerate-in-the-coming-years-as-power-hungry-sectors-expand
  • https://www.utilitydive.com/news/minimize-artificial-intelligence-cyber-risks-to-energy-infrastructure-start-with-design/731446/
  • https://www.forescout.com/blog/grid-security-new-vulnerabilities-in-solar-power-systems-exposed/
  • https://techxplore.com/news/2018-01-world-toaster-ai.html
  • https://www.forescout.com/resources/sun-down-research-report/
  • https://www.forescout.com/blog/grid-security-new-vulnerabilities-in-solar-power-systems-exposed/
  • https://dcurt.is/thinking

  continue reading

86 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 491768754 series 3545681
תוכן מסופק על ידי UNMUTE IT | Podcast. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי UNMUTE IT | Podcast או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

In dieser Episode diskutieren Ellen und Doreen die Risiken von Machine Learning in der Energiewende: Intelligente Stromnutzung kann Geld sparen und ML spielt bei der Nutzung erneuerbarer Energien eine wichtige Rolle. Doch diese Kombination birgt auch Risiken: Das Netz ist volatil und mögliche Angriffe können verheerende Folgen haben. Es geht daher auch um die Sicherheitsanfälligkeiten, die durch die Vernetzung von Geräten entstehen und um reale Angriffe auf Energieinfrastrukturen. Doch es gibt Strategien zur Verbesserung der Sicherheit von Machine Learning-Modellen, um diesen Herausforderungen zu begegnen.

CHAPTERS

(00:00) Einstiegsfrage

(08:14) Climate Tech und persönliche Erfahrungen

(10:31) Energiebedarf und Klimawandel

(17:27) Wissen über Energie und ihre Bedeutung

(17:28) Die Rolle von Machine Learning in der Energiewende

(27:03) Risiken von Machine Learning und Cybersecurity

(33:03) Typische Sicherheitsanfälligkeiten und Fallbeispiele

(41:21) Sicherheitsrisiken in der Energieversorgung

(44:15) Netzstabilität und ihre Herausforderungen

(46:04) Schutz von Machine Learning Modellen

(51:10) Cross-Skilling und Teamarbeit in der Sicherheit

(54:45) Die Bedeutung von Tests und Hacker-Gruppen

LINKS

  • https://www.golem.de/news/klimawandel-massiver-solarausbau-koennte-erde-bis-2050-abkuehlen-2503-194728.html
  • https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261921007224
  • https://www.flaticon.com/free-icon/eco-house_15471480
  • https://www.iea.org/news/growth-in-global-electricity-demand-is-set-to-accelerate-in-the-coming-years-as-power-hungry-sectors-expand
  • https://www.utilitydive.com/news/minimize-artificial-intelligence-cyber-risks-to-energy-infrastructure-start-with-design/731446/
  • https://www.forescout.com/blog/grid-security-new-vulnerabilities-in-solar-power-systems-exposed/
  • https://techxplore.com/news/2018-01-world-toaster-ai.html
  • https://www.forescout.com/resources/sun-down-research-report/
  • https://www.forescout.com/blog/grid-security-new-vulnerabilities-in-solar-power-systems-exposed/
  • https://dcurt.is/thinking

  continue reading

86 פרקים

כל הפרקים

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר

האזן לתוכנית הזו בזמן שאתה חוקר
הפעלה