Detail publikace

Final Report - Machine Learning Outlier Detectionin Safetica's Data Loss Prevention System

PLUSKAL, J. Final Report - Machine Learning Outlier Detectionin Safetica's Data Loss Prevention System. Praha: Safetica Services s.r.o, 2017. p. 0-0.
Název česky
Závěrečná zpráva - Detekce anomálií za účelem prevence ztráty dat
Typ
souhrnná výzkumná zpráva - smluv. výzkum
Jazyk
anglicky
Autoři
Pluskal Jan, Ing., Ph.D. (UIFS)
Klíčová slova

Machine learning, detekce anomálií, zabránění ztráty dat

Abstrakt

Závěrečná zpráva popisující aktuální stav metod strojového učení určených pro detekci anomalií. Metody strojového učení jsou použity na nalezení anomálií v datech získaných z koncových zařízení uživatelů jako nástroj pro ochranu citlivých informací před úmyslným či neúmyslným únikem. Závěrečná zpráva popisuje implmntované metody, výsledné řešení a jeho výkonost.

Rok
2017
Strany
16
Vydavatel
Safetica Services s.r.o
Místo
Praha
BibTeX 
@misc{BUT146363,
  author="Jan {Pluskal}",
  title="Final Report - Machine Learning Outlier Detectionin Safetica's Data Loss Prevention System",
  year="2017",
  pages="16",
  publisher="Safetica Services s.r.o",
  address="Praha",
  url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/11599/",
  note="summary research report - contract. research"
}
Nahoru