Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

Link zu dieser Vergleichsansicht

Beide Seiten der vorigen RevisionVorhergehende Überarbeitung
Nächste Überarbeitung		Vorhergehende Überarbeitung
Nächste ÜberarbeitungBeide Seiten der Revision
de:services:it_security:aai:start [2023/03/07 18:56] – [Konto-Verknüpfung] sdabbagde:services:it_security:aai:start [2023/03/08 06:52] – [Identifizierung von Mehrfachkonten mit Deep Learning] sdabbag
Zeile 85: Zeile 85:
 **Rationalisiertes Account Management:** Die Verknüpfung von Konten kann den Nutzern die Verwaltung ihrer Konten erleichtern, da sie alle ihre Kontoinformationen an einer Stelle einsehen und bearbeiten können. Dies kann den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Verwaltung mehrerer Konten verringern. Durch die Verknüpfung von Konten können die Nutzer ihre persönlichen Daten und Einstellungen in allen verknüpften Konten problemlos aktualisieren. Das spart Zeit und sorgt für eine optimierte Kontoverwaltung. **Rationalisiertes Account Management:** Die Verknüpfung von Konten kann den Nutzern die Verwaltung ihrer Konten erleichtern, da sie alle ihre Kontoinformationen an einer Stelle einsehen und bearbeiten können. Dies kann den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Verwaltung mehrerer Konten verringern. Durch die Verknüpfung von Konten können die Nutzer ihre persönlichen Daten und Einstellungen in allen verknüpften Konten problemlos aktualisieren. Das spart Zeit und sorgt für eine optimierte Kontoverwaltung.
  
 + ===Identifizierung von Mehrfachkonten mit Deep Learning===
 +Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem Computer darauf trainiert werden, anhand von Beispielen zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Bei der GWDG haben wir mit der Arbeit an einem Deep-Learning-Modell begonnen, um mehrere Konten zu identifizieren, die demselben Nutzer gehören. Dieses Modell zielt darauf ab, Muster in den Daten zu lernen, die dabei helfen können, zu erkennen, welche Konten demselben Benutzer gehören. Dazu werden verschiedene Faktoren wie Anmeldezeiten, IP-Adressen und Geräteinformationen analysiert.
 +Sobald das Modell trainiert ist, wird es verwendet, um den Nutzern Empfehlungen zu geben und sie bei der Identifizierung und Verknüpfung ihrer Mehrfachkonten zu unterstützen. Das System automatisiert den Verknüpfungsprozess, sodass die Nutzer ihre Konten nicht mehr manuell verknüpfen müssen. Dies spart Zeit und bietet eine benutzerfreundlichere Erfahrung.
  
 +
 +
 +Wir nehmen den Datenschutz und die Sicherheit der Daten unserer Nutzer ernst. Eine Liste der Daten, die wir für das Training des Modells verwenden, finden Sie auf der [[https://www.gwdg.de/privacy-notice| GWDG-Datenschutzseite]]. Wir haben außerdem verschiedene Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Tokenisierung bei der Speicherung sensibler Daten implementiert, um die persönlichen Daten der Nutzer nicht zu gefährden oder gegen Datenschutzgesetze wie die GDPR (General Data Protection Regulation) zu verstoßen.
 +
 +
 +
 +=== Feedback ===
 +
 +Da wir uns noch in der Vorbereitungsphase für diesen neuen Dienst befinden, sind wir gespannt auf das Feedback der Nutzer, um die Leistung unseres Deep-Learning-Modells einzuschätzen und unsere weiteren Schritte entsprechend zu planen. Unsere nächsten Schritte werden darin bestehen, die Leistung des Modells zu verbessern, um genauere Vorschläge zu erhalten und die Ergebnisse des Modells in weitere Dienste zu integrieren.
 +
 +Für weitere Informationen, lesen Sie bitte [[https://ieeexplore.ieee.org/document/9524207|diesen Artikel]].