Data science methods (e.g., clustering, decision trees, artificial neural networks)
Performance metrics
Cybersecutrity Applications:
Spam detection
Phishing detection
Intrusion detection
Access-control prediction
Denial of Service (DoS) prediction
Vulnerability/malware prediction
Adversarial machine learning
Performance accreditation:
m1773-2022 - Cybersecurity Data Science<ul><li>p1760-2022 - Cybersecurity Data Science: Klausur schriftlich</li></ul><br>m1773-2023 - Cybersecurity Data Science<ul><li>p1760-2022 - Cybersecurity Data Science: Klausur schriftlich</li><li>vl440-2023 - Voluntary Course Work Cybersecurity Data Science - Subject theoretical and practical work: Subject theoretical and practical work</li></ul>
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.