Entwicklung von KI-gestützter Schwachstellentestanalyse zur Unterstützung bei der Risikominderung

Bernd Eylert

Christopher Beddies

Die digitale Transformation im Gesundheitswesen bringt neue Herausforderungen für die IT-Sicherheit mit sich. Dieser Vortrag zeigt, wie KI-gestützte Ansätze dabei helfen, Schwachstellen anhand von vorhergesagten CVSS-Scores zu bewerten und healthcare-relevante Bedrohungen frühzeitig zu identifizieren. Durch den Einsatz von Deep Learning und Natural Language Processing können Schwachstellen effizient priorisiert und gezielte Schutzmaßnahmen ergriffen werden. Modelle wie LSTM und GPT-2 unterstützen dabei, die Sicherheit sensibler kritischer Infrastrukturen zu stärken und Angriffsflächen gezielt zu minimieren.