Masterarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Informatik – Wirtschaftsinformatik, Note: 1.0, Hochschule Reutlingen (ESB Business School), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Masterthesis gibt einen Überblick über den Einsatz von Machine Learning-Verhaltensanalysen zur Erkennung von Gefahren aus dem Inneren im Kontext von Smart Cities. Dabei wurden im Rahmen einer Fallstudie drei verschiedene Digitalisierungsprojekte der Stadt Darmstadt (‘Io T-Netz Lo Ra WAN’, ‘Verkehrssteuerungsnetzwerk’ und ‘digitales Krankenhaus’) auf Gefahren aus dem Inneren und auf die Anwendbarkeit von Nutzer- und Entitätsverhaltensanalysen (UEBA) überprüft und miteinander verglichen. Hierfür wurden Interviews mit Experten aus Darmstadt qualitativ nach Mayring 2010 ausgewertet und in die Form einer Risikoprüfung nach Nostro et al. 2013, 2014 gebracht. Zusätzlich wurden bei jeder Analyseeinheit verwandte Fallstudien und theoretische Werke hinzugezogen.
Johannes Euler
Machine Learning-Verhaltensanalysen zur Erkennung von Gefahren aus dem Inneren der Infrastruktur im Smart City-Umfeld [PDF ebook]
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لغة ألمانية ● شكل PDF ● ISBN 9783346580535 ● حجم الملف 5.0 MB ● الناشر GRIN Verlag ● مدينة München ● بلد DE ● نشرت 2022 ● الإصدار 1 ● للتحميل 24 الشهور ● دقة EUR ● هوية شخصية 8286164 ● حماية النسخ بدون