Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

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

Tytuł:
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
Autorzy:
Sapała, Kamil
Piołun-Noyszewski, Marcin
Weiss, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/583676.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
sieci neuronowe
ARIMA
wyrównywanie wykładnicze
analiza w czasie rzeczywistym
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2017, 469; 159-166
1899-3192
Język:
polski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
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.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies