Filtrando eventos de seguridad en forma conservativa mediante deep learning

Actualmente, los sistemas de seguridad utilizados en grandes organizaciones producen diariamente millones de eventos, que mediante otros productos se reducen a cientos de miles de alertas. Estas últimas deben ser analizadas por un conjunto reducido de personas, como los analistas de un Security Oper...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Ferrado, Leandro, Cuenca Acuna, Matías
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2016
Materias:	Ciencias Informáticas baseline deep learning stacked autoencoders Security SOC
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/56884 http://45jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/ASAI-02_0.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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