Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A Solution to Combat Cybersecurity Threats Involving Big Data Analytics in the Hadoop Ecosystem

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F17%3A39910615" target="_blank" >RIV/00216275:25410/17:39910615 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A Solution to Combat Cybersecurity Threats Involving Big Data Analytics in the Hadoop Ecosystem

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Information and data security have become the biggest concern for almost all organizations. At the same time, new security challenges emerge constantly as networks become more highly distributed and virtualization architectures are adopted. Big data analytics promises to deliver opportunities for prevention and detection of advanced cyberattacks using internal and external big security data. The increase of these streamed and stored data together with the development of distributed analytical systems has led to rapid increase in demand for big data analytics integration in in the field of cybersecurity. Therefore, this paper attempted to discuss these practices. A literature review was conducted and the most suitable components were identified with the aim to propose a conceptual model, which should help to combat cybersecurity threats involving big data analytics in the Hadoop ecosystem. By implementing this model, organizations may be able to detect threats, create more defense mechanisms, and improve security of their infrastructure.

  • Název v anglickém jazyce

    A Solution to Combat Cybersecurity Threats Involving Big Data Analytics in the Hadoop Ecosystem

  • Popis výsledku anglicky

    Information and data security have become the biggest concern for almost all organizations. At the same time, new security challenges emerge constantly as networks become more highly distributed and virtualization architectures are adopted. Big data analytics promises to deliver opportunities for prevention and detection of advanced cyberattacks using internal and external big security data. The increase of these streamed and stored data together with the development of distributed analytical systems has led to rapid increase in demand for big data analytics integration in in the field of cybersecurity. Therefore, this paper attempted to discuss these practices. A literature review was conducted and the most suitable components were identified with the aim to propose a conceptual model, which should help to combat cybersecurity threats involving big data analytics in the Hadoop ecosystem. By implementing this model, organizations may be able to detect threats, create more defense mechanisms, and improve security of their infrastructure.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 30th International Business Information Management Association Conference

  • ISBN

    978-0-9860419-9-0

  • ISSN

  • e-ISSN

    neuvedeno

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    "1804 "- 1812

  • Název nakladatele

    International Business Information Management Association-IBIMA

  • Místo vydání

    Norristown

  • Místo konání akce

    Madrid

  • Datum konání akce

    8. 11. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000443640501052