Robuste persönliche Datensicherheit im Versicherungswesen

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Bol Dieses Buch untersucht die Auswirkungen des Web 2.0 und der Vierten Industriellen Revolution (4IR) auf die Datensicherheit im kenianischen Versicherungssektor, in dem täglich riesige Mengen an personenbezogenen Daten verarbeitet werden. Angesichts der zunehmenden Bedrohungen durch böswillige Akteure, die es auf personenbezogene Online-Daten abgesehen haben, besteht ein dringender Bedarf an stärkeren, proaktiven und intelligenten Sicherheitsrahmenwerken. Die Studie untersucht die Integration von Digitaler Zwillingstechnologie und Multi-Agenten-Modellen in Versicherungsdatensysteme, um Schutzstrategien zu verstärken. Mithilfe eines gemischten Methodenansatzes - deskriptive Umfragen und quasi-experimentelle Designs - wurden Daten von ausgewählten Versicherungsunternehmen in Nairobi gesammelt. Tools wie R Script, Tableau, PyOD, MATLAB und MTA-KDD-19-Algorithmen wurden eingesetzt, um Bedrohungen zu analysieren, Anomalien zu erkennen und Sicherheitsmodelle zu simulieren. Die Ergebnisse zeigten erhebliche Schwachstellen auf, wobei die bestehenden Mechanismen nicht den aktuellen Cybersicherheitsstandards entsprechen. Die Ergebnisse sprechen für fortschrittliche, KI-gesteuerte Sicherheitsrahmen zum Schutz sensibler persönlicher Daten in Kenias sich entwickelnder digitaler Versicherungslandschaft.

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Dieses Buch untersucht die Auswirkungen des Web 2.0 und der Vierten Industriellen Revolution (4IR) auf die Datensicherheit im kenianischen Versicherungssektor, in dem täglich riesige Mengen an personenbezogenen Daten verarbeitet werden. Angesichts der zunehmenden Bedrohungen durch böswillige Akteure, die es auf personenbezogene Online-Daten abgesehen haben, besteht ein dringender Bedarf an stärkeren, proaktiven und intelligenten Sicherheitsrahmenwerken. Die Studie untersucht die Integration von Digitaler Zwillingstechnologie und Multi-Agenten-Modellen in Versicherungsdatensysteme, um Schutzstrategien zu verstärken. Mithilfe eines gemischten Methodenansatzes - deskriptive Umfragen und quasi-experimentelle Designs - wurden Daten von ausgewählten Versicherungsunternehmen in Nairobi gesammelt. Tools wie R Script, Tableau, PyOD, MATLAB und MTA-KDD-19-Algorithmen wurden eingesetzt, um Bedrohungen zu analysieren, Anomalien zu erkennen und Sicherheitsmodelle zu simulieren. Die Ergebnisse zeigten erhebliche Schwachstellen auf, wobei die bestehenden Mechanismen nicht den aktuellen Cybersicherheitsstandards entsprechen. Die Ergebnisse sprechen für fortschrittliche, KI-gesteuerte Sicherheitsrahmen zum Schutz sensibler persönlicher Daten in Kenias sich entwickelnder digitaler Versicherungslandschaft.

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Pagina's: 152, Paperback, Verlag Unser Wissen


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Merk Verlag Unser Wissen
EAN
  • 9786202435536
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