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Autor(en): 
  • Johannes Euler
  • Machine Learning-Verhaltensanalysen zur Erkennung von Gefahren aus dem Inneren der Infrastruktur im Smart City-Umfeld 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 5-10 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  April 2022  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    anomalydetection / InternetderDinge / IOTSecurity / LoRa / machinelearning / NetworkSecurity / NetzwerkSecurity / SIEM
    ISBN:  9783346580542 
    EAN-Code: 
    9783346580542 
    Verlag:  Grin Verlag 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  Deutsch  
    Dimensionen:  H 210 mm / B 148 mm / D 11 mm 
    Gewicht:  219 gr 
    Seiten:  144 
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    Inhalt:
    Masterarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1.0, Hochschule Reutlingen (ESB Business School), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Masterthesis gibt einen Überblick über den Einsatz von Machine Learning-Verhaltensanalysen zur Erkennung von Gefahren aus dem Inneren im Kontext von Smart Cities. Dabei wurden im Rahmen einer Fallstudie drei verschiedene Digitalisierungsprojekte der Stadt Darmstadt ("IoT-Netz LoRaWAN", "Verkehrssteuerungsnetzwerk" und "digitales Krankenhaus") auf Gefahren aus dem Inneren und auf die Anwendbarkeit von Nutzer- und Entitätsverhaltensanalysen (UEBA) überprüft und miteinander verglichen. Hierfür wurden Interviews mit Experten aus Darmstadt qualitativ nach Mayring 2010 ausgewertet und in die Form einer Risikoprüfung nach Nostro et al. 2013, 2014 gebracht. Zusätzlich wurden bei jeder Analyseeinheit verwandte Fallstudien und theoretische Werke hinzugezogen.

      



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