Artwork

Inhalt bereitgestellt von Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.
Player FM - Podcast-App
Gehen Sie mit der App Player FM offline!

How Can Data Science Solve Cybersecurity Challenges?

1:00:01
 
Teilen
 

Manage episode 359344658 series 1264075
Inhalt bereitgestellt von Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.

In this webcast, Tom Scanlon, Matthew Walsh and Jeffrey Mellon discuss approaches to using data science and machine learning to address cybersecurity challenges. They provide an overview of data science, including a discussion of what constitutes a good problem to solve with data science. They also discuss applying data science to cybersecurity challenges, highlighting specific challenges such as detecting advanced persistent threats (APTs), assessing risk and trust, determining the authenticity of digital content, and detecting deepfakes.  

What attendees will learn:

  • Basics of data science and what makes for a good data science problem
  • How data science techniques can be applied to cybersecurity
  • Ways to get started using data science to address cybersecurity challenges
  continue reading

151 Episoden

Artwork
iconTeilen
 
Manage episode 359344658 series 1264075
Inhalt bereitgestellt von Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.

In this webcast, Tom Scanlon, Matthew Walsh and Jeffrey Mellon discuss approaches to using data science and machine learning to address cybersecurity challenges. They provide an overview of data science, including a discussion of what constitutes a good problem to solve with data science. They also discuss applying data science to cybersecurity challenges, highlighting specific challenges such as detecting advanced persistent threats (APTs), assessing risk and trust, determining the authenticity of digital content, and detecting deepfakes.  

What attendees will learn:

  • Basics of data science and what makes for a good data science problem
  • How data science techniques can be applied to cybersecurity
  • Ways to get started using data science to address cybersecurity challenges
  continue reading

151 Episoden

Todos os episódios

×
 
Loading …

Willkommen auf Player FM!

Player FM scannt gerade das Web nach Podcasts mit hoher Qualität, die du genießen kannst. Es ist die beste Podcast-App und funktioniert auf Android, iPhone und im Web. Melde dich an, um Abos geräteübergreifend zu synchronisieren.

 

Kurzanleitung