Object

Title: Porównanie wybranych metod statystycznych i metod sztucznej inteligencji do przewidywania zdarzeń w oprogramowaniu zabezpieczającym systemy przechowywania dokumentów cyfrowych, w tym systemy klasy Enterprise Content Management

Title in english:

A comparison of some statistical methods and artificial intelligence methods for predicting events in software protecting digital documents repositories, including Enterprise Content Management

Creator:

Sapała, Kamil ; Piołun-Noyszewski, Marcin ; Weiss, Marcin

Description:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2017; Nr 469; s. 159-166

Abstrakt:

W ostatnich latach nastąpił wzrost zainteresowania wykorzystywaniem metod statystycznych do analizy zdarzeń z zakresu bezpieczeństwa teleinformatycznego. Coraz częściej moduły analityczne implementuje się w systemach chroniących przedsiębiorstwa przed zagrożeniami. Bardzo duże znaczenie ma w tej dziedzinie automatyzm i wykonywanie analiz bez nadzoru człowieka. W pracy opisane zostały efekty zastosowania działających automatycznie modułów eksperckich do przewidywania wartości szeregów czasowych, w sytuacji gdy nie były znane ich własności. Bez zastosowania właściwych metod przekształcenia szeregu i odpowiedniej parametryzacji tworzone modele mogą w wielu sytuacjach działać niepoprawnie. Natomiast w przypadku mających charakter cykliczny szeregów uzyskiwane prognozy mogą stanowić wartościową informację o potencjalnym zagrożeniu dla bezpieczeństwa przedsiębiorstwa

Publisher:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Place of publication:

Wrocław

Date:

2017

Resource Type:

artykuł

Resource Identifier:

oai:dbc.wroc.pl:37183

Language:

pol

Relation:

Taksonomia 29 ; Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania ; Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2017; Nr 469

Rights:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Access Rights:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

License:

CC BY-NC-ND 3.0 PL

Location:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Object collections:

Last modified:

Jun 11, 2022

In our library since:

Aug 31, 2017

Number of object content hits:

352

Number of object content views in PDF format

341

All available object's versions:

https://www.dbc.wroc.pl/publication/41227

Show description in RDF format:

RDF

Show description in OAI-PMH format:

OAI-PMH

×

Citation

Citation style:

This page uses 'cookies'. More information