Am 16.11 fand ein ESF-Vortrag des Lehrstuhls für BWL und Wirtschaftsinformatik zu den Themen Maschinelles Lernen und DeepScan statt. Ziel der ESF-Vortragsreihen ist es, das Innovationspotenzial der Julius-Maximilians-Universität kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) durch geführten Wissenstransfer zugänglich zu machen. Dabei wird insbesondere die Netzwerkbildung zwischen der Universität Würzburg und den KMU’s gefördert. 

Auch beim Thema DeepScan ist ein solcher Wissenstransfer förderlich, um das eigene Unternehmen nach neuesten IT-Sicherheitsstandards ausrichten zu können. Vor diesem Hintergrund konnten die Teilnehmenden nach einer kurzen Vorstellung des Lehrstuhls interessante Einblicke in das maschinelle Lernen erlangen. Dabei wurden jegliche Themengebiete, wie die Funktionsweise, Einsatzgebiete oder relevante Praxisbeispiele maschinellen Lernens abgedeckt. Daneben wurden den Teilnehmenden die Gefahren von Manipulationsvorgängen und Angriffen auf IT-Systeme nähergebracht. In diesem Zuge wurde insbesondere betont, dass der Täterkreis solcher Angriffe in großer Regelmäßigkeit die eigenen Mitarbeiter beinhaltet. Die Aufdeckung solcher Angriffe erfolgt dabei heute noch, entgegen intuitiver Auffassungen, kaum automatisiert durch intelligente IT-Systeme. 

Zu Schluss wurde den Teilnehmenden das Forschungsprojekt DeepScan vorgestellt. Durch DeepScan sollen potentielle Anomalien, Betrugsmöglichkeiten und Datenmanipulationen in ERP-Systemen durch eine Scanning-Architektur erkannt werden. Vor diesem Hintergrund können Unternehmen zukünftig bei Manipulationsvorgängen und Angriffen auf das eigene ERP-System durch intelligente Systeme wie DeepScan geschützt werden. Dabei findet die Risikoaufdeckung deutlich schneller und effizienter als mit herkömmlichen Aufdeckungsmethoden statt.