Data Analytics and Decision Support for Cybersecurity

Trends, Methodologies and Applications
 
 
Springer (Verlag)
  • erschienen am 1. August 2017
  • |
  • XVI, 270 Seiten
 
E-Book | PDF mit Adobe-DRM | Systemvoraussetzungen
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978-3-319-59439-2 (ISBN)
 

The book illustrates the inter-relationship between several data management, analytics and decision support techniques and methods commonly adopted in Cybersecurity-oriented frameworks. The recent advent of Big Data paradigms and the use of data science methods, has resulted in a higher demand for effective data-driven models that support decision-making at a strategic level. This motivates the need for defining novel data analytics and decision support approaches in a myriad of real-life scenarios and problems, with Cybersecurity-related domains being no exception.

This contributed volume comprises nine chapters, written by leading international researchers, covering a compilation of recent advances in Cybersecurity-related applications of data analytics and decision support approaches. In addition to theoretical studies and overviews of existing relevant literature, this book comprises a selection of application-oriented research contributions. The investigations undertaken across these chapters focus on diverse and critical Cybersecurity problems, such as Intrusion Detection, Insider Threats, Insider Threats, Collusion Detection, Run-Time Malware Detection, Intrusion Detection, E-Learning, Online Examinations, Cybersecurity noisy data removal, Secure Smart Power Systems, Security Visualization and Monitoring.

Researchers and professionals alike will find the chapters an essential read for further research on the topic.

1st ed. 2017
  • Englisch
  • Cham
  • |
  • Schweiz
Springer International Publishing
  • 31
  • |
  • 60 farbige Tabellen, 74 farbige Abbildungen, 31 s/w Abbildungen
  • |
  • 31 schwarz-weiße und 74 farbige Abbildungen, 60 farbige Tabellen, Bibliographie
  • 6,98 MB
978-3-319-59439-2 (9783319594392)
10.1007/978-3-319-59439-2
weitere Ausgaben werden ermittelt
A Toolset for Intrusion and Insider Threat Detection.- Human-Machine Decision Support Systems for Insider Threat Detection.- Detecting malicious collusions between mobile software applications.- Dynamic Analysis of Malware using Run-Time Opcodes.- Big Data Analytics for Intrusion Detection System: Statistical Decision-making using Finite Dirichlet Mixture Models.- Security of Online Examinations.- Attribute Noise, Classification Technique, and Classification Accuracy.- Learning from Loads: An Intelligent System for Decision Support in Identifying Nodal Load Disturbances of Cyber-Attacks in Smart Power Systems using Gaussian Processes and Fuzzy Inference.- Visualization and Data Provenance Trends in Decision Support for Cybersecurity.

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Das Dateiformat PDF zeigt auf jeder Hardware eine Buchseite stets identisch an. Daher ist eine PDF auch für ein komplexes Layout geeignet, wie es bei Lehr- und Fachbüchern verwendet wird (Bilder, Tabellen, Spalten, Fußnoten). Bei kleinen Displays von E-Readern oder Smartphones sind PDF leider eher nervig, weil zu viel Scrollen notwendig ist. Mit Wasserzeichen-DRM wird hier ein "weicher" Kopierschutz verwendet. Daher ist technisch zwar alles möglich - sogar eine unzulässige Weitergabe. Aber an sichtbaren und unsichtbaren Stellen wird der Käufer des E-Books als Wasserzeichen hinterlegt, sodass im Falle eines Missbrauchs die Spur zurückverfolgt werden kann.

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