Automatisierung der Sicherheit

Dieses Modul behandelt Sicherheitsautomatisierung und konzentriert sich auf den Einsatz von Technologie, um Sicherheitsaufgaben automatisch auszuführen und so den Bedarf an menschlichem Eingreifen zu reduzieren. Es umfasst die Implementierung automatisierter Tools zur Bedrohungserkennung, Vorfallreaktion und Überwachung der Einhaltung sowie die Integration von KI und maschinellem Lernen zur Verbesserung dieser Prozesse.

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Murphy, Kevin P. Maschinelles Lernen: Eine probabilistische Perspektive. Reihen zu adaptiver Berechnung und maschinellem Lernen. Cambridge, Mass.: Die MIT-Presse, 2012.

Kelleher, John D., Brian Mac Namee und Aoife D’Arcy. Grundlagen des maschinellen Lernens für die prädiktive Datenanalyse: Algorithmen, Arbeitsbeispiele und Fallstudien. 2. Aufl. Cambridge, Massachusetts: Die MIT Press, 2020.

Solanas, Agusti und Antoni Martínez-Ballesté. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz für den Schutz der Privatsphäre und Sicherheit. Band 1. Intelligente Informationssysteme. WORLD SCIENCE, 2009.

https://doi.org/10.1142/6707

Han, Jiawei, Micheline Kamber und Jian Pei. Data Mining: Konzepte und Techniken. 3. Auflage. Waltham, MA: Morgan Kaufmann Verlag, 2012.

Witten, Ian H., Frank Eibe und Mark A. Hall. Data Mining: Praktische Tools und Techniken des maschinellen Lernens. 3. Auflage. Die Morgan Kaufmann Serie im Bereich Datenmanagementsysteme. Burlington, MA: Morgan Kaufmann Verlag, 2011.

Gendreau, Michel und Jean-Yves Potvin, Hrsg. Handbuch der Metaheuristiken. 2. Aufl. Internationale Reihe in Operations Research & Management Science 1460. New York: Springer, 2010.

Brownlee, Jason. Clevere Algorithmen: Von der Natur inspirierte Programmierrezepte. Revision 2. S.L.: LuLu.com, 2012.

Zhang, David, Guangming Lu und Lei Zhang. Fortschrittliche Biometrie. 1. Aufl. Cham: Springer International Publishing, 2018.

https://doi.org/10.1007/978-3-319-61545-5

Jain, Anil K., Arun A. Ross und Karthik Nandakumar. Einführung in die Biometrie. New York, NY: Springer, 2011.

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