Segurança robusta dos dados pessoais nos seguros
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Bol
Este livro explora o impacto da Web 2.0 e da Quarta Revolução Industrial (4IR) na segurança dos dados no sector dos seguros do Quénia, onde são processados diariamente grandes volumes de dados pessoais. Com o aumento das ameaças de agentes maliciosos que visam os dados pessoais em linha, há uma necessidade urgente de estruturas de segurança mais fortes, proactivas e inteligentes. O estudo investiga a integração da tecnologia Digital Twin e de modelos multi-agentes nos sistemas de dados de seguros para reforçar as estratégias de proteção. Utilizando uma abordagem de métodos mistos - inquéritos descritivos e desenhos quase experimentais - foram recolhidos dados de empresas de seguros selecionadas de Nairobi. Foram utilizadas ferramentas como o R Script, Tableau, PyOD, MATLAB e algoritmos MTA-KDD-19 para analisar ameaças, detetar anomalias e simular modelos de segurança. Os resultados revelaram vulnerabilidades significativas, com os mecanismos existentes a ficarem aquém das normas actuais de cibersegurança. As conclusões defendem estruturas de segurança avançadas e orientadas para a IA para salvaguardar dados pessoais sensíveis no cenário de seguros digitais em evolução do Quénia.
Este livro explora o impacto da Web 2.0 e da Quarta Revolução Industrial (4IR) na segurança dos dados no sector dos seguros do Quénia, onde são processados diariamente grandes volumes de dados pessoais. Com o aumento das ameaças de agentes maliciosos que visam os dados pessoais em linha, há uma necessidade urgente de estruturas de segurança mais fortes, proactivas e inteligentes. O estudo investiga a integração da tecnologia Digital Twin e de modelos multi-agentes nos sistemas de dados de seguros para reforçar as estratégias de proteção. Utilizando uma abordagem de métodos mistos - inquéritos descritivos e desenhos quase experimentais - foram recolhidos dados de empresas de seguros selecionadas de Nairobi. Foram utilizadas ferramentas como o R Script, Tableau, PyOD, MATLAB e algoritmos MTA-KDD-19 para analisar ameaças, detetar anomalias e simular modelos de segurança. Os resultados revelaram vulnerabilidades significativas, com os mecanismos existentes a ficarem aquém das normas actuais de cibersegurança. As conclusões defendem estruturas de segurança avançadas e orientadas para a IA para salvaguardar dados pessoais sensíveis no cenário de seguros digitais em evolução do Quénia.
AmazonPagina's: 148, Paperback, Edições Nosso Conhecimento
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