Utilizarea științei datelor în detectarea amenințărilor persistente avansate

În peisajul digital interconectat de astăzi, amenințarea atacurilor cibernetice este mai mare ca niciodată. Printre cele mai insidioase dintre aceste amenințări se numără atacurile persistente avansate (APA), atacuri sofisticate orchestrate de adversari pricepuți cu obiective specifice în minte, cum ar fi spionajul, furtul de date sau sabotajul. Amenințările persistente avansate sunt astăzi o problemă de securitate cibernetică semnificativă îngrijorătoare, care prezintă riscuri grave pentru organizații, guverne și indivizi.
Măsurile de securitate tradiționale încearcă să detecteze și să atenueze APA datorită naturii lor complexe și în continuă evoluție. Apariția științei datelor a oferit noi căi pentru identificarea și combaterea eficientă a acestor amenințări, jucând astăzi un rol crucial în detectarea amenințărilor persistente avansate. Complexitatea și caracterul ascuns al APA necesită tehnici avansate de detectare, unde metodologiile științei datelor sunt esențiale.

Inteligența artificială în comunicații în războiul electronic

Sfetcu, Nicolae (2024), Inteligența artificială în comunicații în războiul electronic, IT & C, 3:2, 32-49, DOI: 10.58679/IT20921, https://www.internetmobile.ro/inteligenta-artificiala-in-comunicatii-in-razboiul-electronic/   Artificial Intelligence in Communications in Electronic Warfare Abstract Artificial intelligence is a critical force multiplier in electronic warfare and can be … Citeşte mai mult

Detectarea amenințărilor persistente avansate în războiul cibernetic – Studii academice

Sfetcu, Nicolae (2024), Detectarea amenințărilor persistente avansate în războiul cibernetic – Studii academice, IT & C, 3:2, 22-31, DOI: 10.58679/IT78363, https://www.internetmobile.ro/detectarea-amenintarilor-persistente-avansate-in-razboiul-cibernetic-studii-academice/   Detecting Advanced Persistent Threats in Cyber Warfare – Academic Studies Abstract In the ever-evolving landscape of cybersecurity, advanced … Citeşte mai mult

Învățarea automată a regulilor de asociere în mineritul datelor (data mining)

postat în: Știri 0

Învățarea regulilor de asociere este o metodă de învățare automată bazată pe reguli pentru a descoperi relații interesante între variabilele din bazele de date mari. Este destinată să identifice reguli puternice descoperite în bazele de date folosind unele măsuri de … Citeşte mai mult

Rezumarea automată în inteligența artificială prin învățare nesupravegheată: TextRank

Rezumarea automată este procesul de sumarizare a unui document text cu un program de calculator pentru a crea un rezumat care să rețină cele mai importante puncte ale documentului original. Tehnologiile care pot face un rezumat coerent iau în considerare variabile precum lungimea, stilul de scriere și sintaxa. Învățarea automată este un subdomeniu al inteligenței artificiale dedicat înțelegerii și construirii de metode care permit mașinilor să ”învețe”. Un algoritm de extragere a frazelor cheie este TextRank, careexploatează structura textului în sine pentru a determina expresiile cheie care apar „centrale” pentru text.

Articolele fără specificarea altei licențe CC au licența CC BY-NC-ND.