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Das Gute, das Böse und die Anomalie

Geschrieben von Hitesh Sheth am 23.11.2017 22:47:22

Ursprünglich publiziert auf LinkedIn.

In der Security-Branche machen sich derzeit Anbieter breit, die damit hausieren gehen, dass Anomalie-Erkennung das Allheilmittel gegen Cyber-Attacken sei. Das ist in hohem Maße irreführend.

Das Problem liegt darin, dass Abnormitäten-Erkennung zu stark verallgemeinert: Jedes normale Verhalten ist aus ihrer Sicht gut, jedes unnormale dagegen schlecht – Abstufungen und Kontext bleiben unbeachtet. Wo pure Anomalie-Erkennung zum Zuge kommt, verschwimmen die Grenzen zwischen Anwenderverhalten und Angreiferverhalten, obwohl sich beide fundamental unterscheiden.

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Themen: Insider Threats, Cybersecurity-Analysten, Anomalie-Erkennung, False Positives, T-Ray, Anomalie


US-Wahl 2016: Pfusch beim Umgang mit Big Data

Geschrieben von Gérard Bauer am 17.11.2016 22:53:57

Wir leben in einer Zeit, in der man Big Data und Data Science für alle Arten von Prognosen heranzieht. Die Bandbreite reicht von der Vorhersage des nächsten Amazon-Kaufs bis zu den Resultaten von Wahlen.

Der Ausgang des Brexit-Referendums hat viele Beobachter überrascht, hatten die Meinungsforscher doch ein Votum fürs Bleiben in der EU prophezeit. Wir alle wissen, wie das Ergebnis am Ende tatsächlich ausfiel.

Am 8. November wiederholte sich die Geschichte, als Donald Trump zum nächsten Präsidenten der USA gewählt wurde. Den meisten Umfragen und Expertenmeinungen zufolge war ein Sieg der Demokraten zu erwarten. Kaum jemand stellte die Stichhaltigkeit dieser Prognose in Frage.

Der Artikel Election Day Forecasts Deal Blow to Data Science, veröffentlicht im Wall Street Journal, nennt drei wichtige Aspekte von Big Data und Data Science: 

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Themen: Big Data, Data Science, Threat Detection, False Positives, Big Data Problems, Security Analytics, machine learning, cybersecurity, Attacker Detection, Remote Access Trojan