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Automatische Erkennung und Messung von IT-Sicherheitsaufwänden (eBook, PDF)

Automatische Erkennung und Messung von IT-Sicherheitsaufwänden (eBook, PDF) - Sebastian Wittor
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GRIN Verlag
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36,99 €*

ISBN-13:
9783346152671
Veröffentl:
2020
Seiten:
103
Autor:
Sebastian Wittor
eBook Format:
PDF
eBook-Typ:
Reflowable
Kopierschutz:
NO DRM
Sprache:
Deutsch
Systemvoraussetzungen
Beschreibung
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Technische Universität Darmstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen der Arbeit wird auf Basis des maschinellen Lernens eine automatisierte Methode entwickelt, welche es erlaubt, mithilfe von Bugtrackernachrichten, Sicherheitsschwachstellen in Open Source Projekten zu erkennen. Dies erlaubt es, ökonomische Untersuchungen auf Basis der gewonnenen Daten zu tätigen, um Erkenntnisse zum Thema IT-Sicherheit, Open Source Software und Softwareentwicklung zu gewinnen.Die Einsatzmöglichkeiten der Erkenntnisse sind im weitem Sinne vielseitig nutzbar. Einerseits geben sie einen Überblick über den Zusammenhang zwischen IT-Sicherheit, Entwicklern und Nutzern von Open Source Software, da diese Bugtrackernachrichten auf ihren Meldungen basieren. Andererseits können diese Erkenntnisse zur Erkennung von Hinweisen auf Sicherheitsschwachstellen in jenen Meldungen genutzt werden, was es Entwicklern erlaubt, diese Meldungen zu priorisieren.Die Arbeit unterteilt sich in fünf Abschnitte. Zuerst wird im zweiten Kapitel eine Einführung in die Grundlagen der IT-Sicherheit, Open Source Software und des maschinellen Lernens gegeben. Danach wird im dritten Kapitel die aktuelle Forschung zum Thema Sicherheitsschwachstellen in der Softwareentwicklung und ihre Erkennung betrachtet. Auf Basis einer Auswahl an Projekten der Open Source Software Plattform SourceForge wird im vierten Kapitel eine Vorselektion der Bugtrackernachrichten getätigt und diese manuell klassifiziert.Dies erlaubt es, basierend auf diesen Ergebnissen im fünften Kapitel, das maschinelle Lernen durchzuführen und die Resultate zu validieren. Im sechsten Kapitel wird eine statistische Untersuchung als Beispiel der Anwendung der Ergebnisse der Arbeit getätigt, um Einflussfaktoren in Bezug auf Sicherheitsschwachstellen in der Software zu identifizieren. Zum Abschluss wird im siebten Kapitel ein Fazit verfasst und einen Ausblick auf Ansätze für zukünftige Arbeiten gegeben.

PDF Typ:

Standard-PDF: Das ist der am häufigsten verwendete eBook PDF-Typ. Ein Standard-PDF ist ein einfaches PDF-Dokument, das auf jedem Gerät geöffnet werden kann, das eine PDF-Reader-Software installiert hat.

Interaktive PDF: Ein interaktives PDF enthält zusätzliche Funktionen wie Links, Formulare, Audio- und Video-Dateien, interaktive Schaltflächen und andere interaktive Elemente. Interaktive PDFs sind besonders nützlich für eBook Lehrbücher, Anleitungen und technische Dokumentationen.

Reflowable PDF: Reflowable PDFs passen sich automatisch an die Bildschirmgröße des Geräts an, auf dem sie geöffnet werden. Das bedeutet, dass der Text und das Layout der Seite so angepasst werden, dass sie auf dem Bildschirm des Geräts leicht lesbar sind. Reflowable PDFs sind ideal für eBooks, die auf verschiedenen Geräten gelesen werden sollen, wie zum Beispiel Tablets oder Smartphones.

Fixed Layout PDF: Ein fixed-layout PDF ist eine PDF-Datei, die ein bestimmtes Seitenlayout beibehält. Das bedeutet, dass das Layout auf jedem Gerät gleich bleibt und nicht automatisch angepasst wird. Fixed-layout PDFs sind ideal für eBooks, die viele Bilder oder Grafiken enthalten, wie zum Beispiel Bildbände oder Kochbücher.

Enhanced PDF: Ein Enhanced PDF ist eine Kombination aus interaktiven und reflowable PDFs. Es enthält interaktive Funktionen wie Links, Formulare und multimediale Elemente, passt sich aber auch an die Bildschirmgröße des Geräts an. Enhanced PDFs sind ideal für eBooks, die sowohl Text als auch multimediale Elemente enthalten.

 

 

Schlagwörter zu:

Automatische Erkennung und Messung von IT-Sicherheitsaufwänden von Sebastian Wittor mit der ISBN: 9783346152671

COMPUTERS / Computer Science; Data Mining; Decision Trees; IT-Security; Machine Learning; Naive Bayes; Nearest Neighbours; Sourceforge; Support Vector Machines; Text Mining; kNN, eBooks-Center

 

 

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