Zobrazit minimální záznam
dc.contributor.author |
Lněnička, Martin
|
cze |
dc.contributor.author |
Čapek, Jan
|
cze |
dc.contributor.author |
Komárková, Jitka
|
cze |
dc.contributor.author |
Máchová, Renáta
|
cze |
dc.contributor.author |
Čermáková, Ivana
|
cze |
dc.date.accessioned |
2018-02-27T02:57:42Z |
|
dc.date.available |
2018-02-27T02:57:42Z |
|
dc.date.issued |
2017 |
eng |
dc.identifier.isbn |
978-0-9860419-9-0 |
eng |
dc.identifier.uri |
https://hdl.handle.net/10195/69945 |
|
dc.description.abstract |
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. |
eng |
dc.format |
p. 1804 - 1812 |
eng |
dc.language.iso |
eng |
eng |
dc.publisher |
International Business Information Management Association-IBIMA |
eng |
dc.relation.ispartof |
Proceedings of the 30th International Business Information Management Association Conference |
eng |
dc.rights |
pouze v rámci univerzity |
eng |
dc.subject |
Cybersecurity |
eng |
dc.subject |
big data analytics |
eng |
dc.subject |
Hadoop ecosystem |
eng |
dc.subject |
conceptual model |
eng |
dc.subject |
Kyberbezpečnost |
cze |
dc.subject |
analýza big dat |
cze |
dc.subject |
Hadoop ekosystém |
cze |
dc.subject |
konceptuální model |
cze |
dc.title |
A Solution to Combat Cybersecurity Threats Involving Big Data Analytics in the Hadoop Ecosystem |
eng |
dc.title.alternative |
Řešení pro potírání kybernetických hrozeb založené na využití analýzy Big dat v Hadoop ekosystému |
cze |
dc.type |
ConferenceObject |
eng |
dc.description.abstract-translated |
Bezpečnost informací a dat se stala největší obavou téměř pro všechny organizace. Zároveň se neustále objevují nové bezpečnostní výzvy související s tím, jak se sítě stávají stále více distribuovanými a virtualizační architektury jsou využívány. Analýza big dat poskytuje příležitosti pro prevenci a detekci pokročilých kybernetických útoků s využitím vnitřních a vnějších dat o bezpečnosti. Růst těchto toků dat a uložených dat společně s rozvojem distribuovaných analytických systémů vedly k rychlému nárůstu poptávky po integraci analýzy big dat v oblasti počítačové bezpečnosti. Tento článek se proto pokusil diskutovat tyto praktiky. Byla provedena rešerše literatury a byly identifikovány nejvhodnější komponenty s cílem navrhnout konceptuální model, který by měl pomoci v boji proti kybernetickým hrozbám zahrnující analýzu big dat v Hadoop ekosystému. Implementováním tohoto modelu mohou organizace odhalit hrozby, vytvořit další obranné mechanismy a zlepšit bezpečnost své infrastruktury. |
cze |
dc.event |
30th IBIMA conference on Vision 2020 : Sustainable Economic development, Innovation Management, and Global Growth (08.11.2017 - 09.11.2017, Madrid) |
eng |
dc.peerreviewed |
yes |
eng |
dc.publicationstatus |
postprint |
eng |
dc.project.ID |
SGS_2017_017/Podpora rozvoje chytrých měst a regionů |
eng |
dc.identifier.wos |
000443640501052 |
|
dc.identifier.scopus |
2-s2.0-85048494588 |
|
dc.identifier.obd |
39879116 |
eng |
Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích
Zobrazit minimální záznam
|
Vyhledávání
Procházet
-
Vše v Digitální knihovně
-
Tato kolekce
Můj účet
|