Image from Google Jackets

Виявлення, аналіз та захист конфіденційних даних за допомогою технології машинного навчання сервісу AMAZON MACIE / А. Партика, О. Михайлова, С. Шпак

За: Інтелектуальна відповідальність: Вид матеріалу: Комп’ютерний файлКомп’ютерний файлISSN:
Тематика(и): Електронне місцезнаходження та доступ: Available additional physical forms: У: Кібербезпека: освіта, наука, техніка : електронне наукове видання / Київський університет імені Бориса Грінченка 2024, Том 3 N 23 С. 132-144;Зведення: За останні десятиліття сфера зберігання та обробки даних зазнала суттєвих змін і розширення, особливо з появою хмарних технологій та обчислень. Хмарні сервіси надають організаціям можливість зберігати великі обсяги даних та отримувати доступ до них за допомогою розподілених систем. Однак, разом з цими новими можливостями, постають і нові виклики, зокрема в області захисту конфіденційних даних. Захист конфіденційних даних є надзвичайно важливою задачею для сучасних організацій, особливо в умовах зростаючої кількості цифрових загроз та порушень безпеки. З метою забезпечення надійного захисту цінної та чутливої інформації, розробники та дослідники активно працюють над розробкою нових технологій та інструментів. Одним з потужних інструментів, який використовується для виявлення, аналізу та захисту конфіденційних даних є технологія машинного навчання сервісу Amazon Macie. Amazon Macie є сервісом хмарних обчислень AWS, який використовує штучний інтелект та алгоритми машинного навчання для автоматизованого аналізу даних та виявлення потенційних загроз безпеці даних. Основним завданням цієї роботи є проблематика виявлення, аналізу та захисту конфіденційних даних з використанням технології машинного навчання та сервісу Amazon Macie. Amazon Macie є інноваційним сервісом, розробленим компанією Amazon Web Services (AWS), який використовує передові алгоритми машинного навчання для автоматизованого виявлення та аналізу конфіденційних даних. В рамках роботи проведено аналіз основних алгоритмів машинного навчання, принципів роботи систем зберігання даних та методів захисту конфіденційної інформації. Було досліджено принципи роботи та можливості Amazon Macie, який використовує розширені алгоритми машинного навчання для автоматизованого аналізу даних та виявлення потенційних загроз для безпеки даних.
Мітки з цієї бібліотеки: Немає міток з цієї бібліотеки для цієї назви. Ввійдіть, щоб додавати мітки.
Оцінки зірочками
    Середня оцінка: 0.0 (0 голос.)
Немає реальних примірників для цього запису

За останні десятиліття сфера зберігання та обробки даних зазнала суттєвих змін і розширення, особливо з появою хмарних технологій та обчислень. Хмарні сервіси надають організаціям можливість зберігати великі обсяги даних та отримувати доступ до них за допомогою розподілених систем. Однак, разом з цими новими можливостями, постають і нові виклики, зокрема в області захисту конфіденційних даних. Захист конфіденційних даних є надзвичайно важливою задачею для сучасних організацій, особливо в умовах зростаючої кількості цифрових загроз та порушень безпеки. З метою забезпечення надійного захисту цінної та чутливої інформації, розробники та дослідники активно працюють над розробкою нових технологій та інструментів. Одним з потужних інструментів, який використовується для виявлення, аналізу та захисту конфіденційних даних є технологія машинного навчання сервісу Amazon Macie. Amazon Macie є сервісом хмарних обчислень AWS, який використовує штучний інтелект та алгоритми машинного навчання для автоматизованого аналізу даних та виявлення потенційних загроз безпеці даних. Основним завданням цієї роботи є проблематика виявлення, аналізу та захисту конфіденційних даних з використанням технології машинного навчання та сервісу Amazon Macie. Amazon Macie є інноваційним сервісом, розробленим компанією Amazon Web Services (AWS), який використовує передові алгоритми машинного навчання для автоматизованого виявлення та аналізу конфіденційних даних. В рамках роботи проведено аналіз основних алгоритмів машинного навчання, принципів роботи систем зберігання даних та методів захисту конфіденційної інформації. Було досліджено принципи роботи та можливості Amazon Macie, який використовує розширені алгоритми машинного навчання для автоматизованого аналізу даних та виявлення потенційних загроз для безпеки даних.

Оригінал запису за посиланням

https://kubg.libs.net.ua/kubg_recs/0000085359.txt

Немає коментарів для цієї одиниці.

для можливості публікувати коментарі.