Rilevamento delle anomalie nei file di log: una guida completa

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Bol "Rilevamento delle anomalie nei file di log: una guida completa" di Tathagata Roy Chowdhury è un'analisi approfondita delle metodologie e delle tecniche utilizzate per identificare le anomalie nei file di log. Questa guida approfondisce il ruolo fondamentale del rilevamento delle anomalie nel miglioramento della sicurezza informatica e del monitoraggio dei sistemi, attraverso l'identificazione di modelli e comportamenti insoliti nei dati che si discostano dalla norma. Il libro inizia con un'introduzione all'intelligenza artificiale e all'apprendimento automatico, fornendo una solida base per comprendere le tecniche avanzate trattate in seguito. I capitoli principali trattano vari aspetti quali l'architettura dei sistemi di gestione di database distribuiti, la raccolta dei dati, la pulizia dei dati e la creazione di file CSV. La guida sottolinea l'importanza della preparazione dei dati, della visualizzazione e dell'uso delle matrici di confusione per valutare le prestazioni dei modelli. Offrendo una panoramica dettagliata dei metodi supervisionati e un'analisi approfondita dei server web, questo libro rappresenta una risorsa inestimabile sia per i principianti che per i professionisti avanzati nel campo del rilevamento delle anomalie.

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"Rilevamento delle anomalie nei file di log: una guida completa" di Tathagata Roy Chowdhury è un'analisi approfondita delle metodologie e delle tecniche utilizzate per identificare le anomalie nei file di log. Questa guida approfondisce il ruolo fondamentale del rilevamento delle anomalie nel miglioramento della sicurezza informatica e del monitoraggio dei sistemi, attraverso l'identificazione di modelli e comportamenti insoliti nei dati che si discostano dalla norma. Il libro inizia con un'introduzione all'intelligenza artificiale e all'apprendimento automatico, fornendo una solida base per comprendere le tecniche avanzate trattate in seguito. I capitoli principali trattano vari aspetti quali l'architettura dei sistemi di gestione di database distribuiti, la raccolta dei dati, la pulizia dei dati e la creazione di file CSV. La guida sottolinea l'importanza della preparazione dei dati, della visualizzazione e dell'uso delle matrici di confusione per valutare le prestazioni dei modelli. Offrendo una panoramica dettagliata dei metodi supervisionati e un'analisi approfondita dei server web, questo libro rappresenta una risorsa inestimabile sia per i principianti che per i professionisti avanzati nel campo del rilevamento delle anomalie.


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Merk Edizioni Sapienza
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  • 9786630375466
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