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”

Modeling cloud computing risk assessment using ensemble methods

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F15%3A86097022" target="_blank" >RIV/61989100:27240/15:86097022 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-17398-6_24" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-17398-6_24</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-17398-6_24" target="_blank" >10.1007/978-3-319-17398-6_24</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Modeling cloud computing risk assessment using ensemble methods

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Risk Assessment is a common practice in the information system security domain, besides that it is a useful tool to assess risk exposure and drive management decisions. Cloud computing has been an emerging computing model in the IT field. It provides computing resources as general utilities that can be leased and released by users in an on-demand fashion. It is about growing interest in many companies around the globe, but adopting cloud computing comes with greater risks, which need to be assessed. Themain target of risk assessment is to define appropriate controls for reducing or eliminating those risks. The goal of this paper was to use an ensemble technique to increase the predictive performance. The main idea of using ensembles is that the combination of predictors can lead to an improvement of a risk assessment model in terms of better generalization and/or in terms of increased efficiency. We conducted a survey and formulated different associated risk factors to simulate the da

  • Název v anglickém jazyce

    Modeling cloud computing risk assessment using ensemble methods

  • Popis výsledku anglicky

    Risk Assessment is a common practice in the information system security domain, besides that it is a useful tool to assess risk exposure and drive management decisions. Cloud computing has been an emerging computing model in the IT field. It provides computing resources as general utilities that can be leased and released by users in an on-demand fashion. It is about growing interest in many companies around the globe, but adopting cloud computing comes with greater risks, which need to be assessed. Themain target of risk assessment is to define appropriate controls for reducing or eliminating those risks. The goal of this paper was to use an ensemble technique to increase the predictive performance. The main idea of using ensembles is that the combination of predictors can lead to an improvement of a risk assessment model in terms of better generalization and/or in terms of increased efficiency. We conducted a survey and formulated different associated risk factors to simulate the da

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • 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

    Advances in Intelligent Systems and Computing. Volume 355

  • ISBN

    978-3-319-17397-9

  • ISSN

    2194-5357

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    261-274

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Heidelberg

  • Místo konání akce

    Melaka

  • Datum konání akce

    8. 12. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku