Conference track at 26th IEEE WETICE Conference

Oszustwa i naruszenia bezpieczeństwa stają się coraz częstsze i coraz bardziej wyrafinowane, a tradycyjne rozwiązania zabezpieczające nie są w stanie chronić zasobów informatycznych przedsiębiorstw. Problemy, które należy rozwiązać, aby zapewnić wysoki poziom bezpieczeństwa danych użytkowników korporacyjnych systemów komputerowych są związane z analizą i korelacją dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym, wraz z jednoczesnym uwzględnieniem rozmaitych źródeł pochodzenia danych. Jednym z istotnych elementów na drodze do zapewnienia wysokiego poziomu bezpieczeństwa, jest kontekst który pozwala poprawnie zidentyfikować zarówno zagrożenia, jak i wybrać skuteczne rozwiązania umożliwiające przeciwdziałanie wewnętrznym i zewnętrznym zagrożeniom oraz zapewnić odpowiednio szybką reakcję na wykryte incydenty bezpieczeństwa. Monitorowanie zasobów jest realizowane przez różne klasy systemów wykrywania włamań, które analizują m.in. ruch sieciowy. Niemniej jednak nowe zagrożenia bezpieczeństwa mogą zostać rozpoznane jedynie wtedy, gdy klasyczne podejście wykorzystujące sygnatury rozszerzy się o rozwiązania, umożliwiające wykrywanie anomalii z uwzględnieniem semantycznego kontekstu źródeł danych. Innym istotnym problemem dla każdego przedsiębiorstwa jest wykrywanie i zapobieganie oszustwom realizowanym przez podmioty zarówno wewnętrzne jak i zewnętrzne. W tym celu konieczne jest zdefiniowanie zabezpieczeń wykorzystujących nowe metody umożliwiające poprawę oceny ryzyka np. poprzez wykorzystanie zaawansowanych modeli uczenia maszynowego, które mogą uwzględniać setki lub nawet tysiące obserwowanych wskaźników odzwierciedlających skomplikowaną naturę wzorców interakcji systemów i współpracy ludzi.

Zasięg: konferencja międzynarodowa

Przewidywana liczba uczestników: 150

Strona internetowa »