Artwork

المحتوى المقدم من Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !

How Can Data Science Solve Cybersecurity Challenges?

1:00:01
 
مشاركة
 

Manage episode 359344658 series 1264075
المحتوى المقدم من Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

In this webcast, Tom Scanlon, Matthew Walsh and Jeffrey Mellon discuss approaches to using data science and machine learning to address cybersecurity challenges. They provide an overview of data science, including a discussion of what constitutes a good problem to solve with data science. They also discuss applying data science to cybersecurity challenges, highlighting specific challenges such as detecting advanced persistent threats (APTs), assessing risk and trust, determining the authenticity of digital content, and detecting deepfakes.

What attendees will learn:

  • Basics of data science and what makes for a good data science problem
  • How data science techniques can be applied to cybersecurity
  • Ways to get started using data science to address cybersecurity challenges
  continue reading

174 حلقات

Artwork
iconمشاركة
 
Manage episode 359344658 series 1264075
المحتوى المقدم من Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Carnegie Mellon University Software Engineering Institute and SEI Members of Technical Staff أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

In this webcast, Tom Scanlon, Matthew Walsh and Jeffrey Mellon discuss approaches to using data science and machine learning to address cybersecurity challenges. They provide an overview of data science, including a discussion of what constitutes a good problem to solve with data science. They also discuss applying data science to cybersecurity challenges, highlighting specific challenges such as detecting advanced persistent threats (APTs), assessing risk and trust, determining the authenticity of digital content, and detecting deepfakes.

What attendees will learn:

  • Basics of data science and what makes for a good data science problem
  • How data science techniques can be applied to cybersecurity
  • Ways to get started using data science to address cybersecurity challenges
  continue reading

174 حلقات

كل الحلقات

×
 
Loading …

مرحبًا بك في مشغل أف ام!

يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.

 

دليل مرجعي سريع

حقوق الطبع والنشر 2025 | سياسة الخصوصية | شروط الخدمة | | حقوق النشر
استمع إلى هذا العرض أثناء الاستكشاف
تشغيل