Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Съдържание - Coggle Diagram
Съдържание
Глава 4:
Издраждане на модел за "..."
Изисквания/ Проблем
Изп. инструменти и технологии
Разработка и "внедряване"
Обучение на модела
Подготовка на данни
Collect
Clean
Feature Selection/ Extraction
(Reduce) Dimensions :!?:
Datasets
Верификация
Оптимизация?
Подбор на алгоритми
(поне 2-3 за сравнение)
Сравнителен анализ на моделите
Производителност
Прецизност
etc
Бъдещо развитие
Прототип :!?:
(може да няма време)
Диплой на избран модел
Да се опакова с потребит. приложение или подобно?
Демонстрация
Възможни теми :!?:
Detect Malicious/ Phishing URLs
Detect Spam/ Email Fraud
Ad blocking?
Malware detection in PDFs
SQL Injection Detection
Default/Common Credentials Detection
Заключение
Обобщение на тезата
Изводи
Тенденции
Перспективи за развитие
Проблеми и спънки
Увод
(около 4 стр.)
Значение
Актуалност
EU Priorities 2019-2024
EU Cybersecurity Strategy
12/2020
A Europe fit for the digital age
A Trusted and Cyber Secure Europe
Directive (EU) 2016/1148
Digitalization Boost (pandemic)
IoT & smart things
European Cyber Security Organisation: ECSO - 2021-2027
(
https://ecs-org.eu/documents/publications/5fdc4c5deb6f9.pdf
)
IoT Security
AI
Мотивация за избор на темата
Предназначение на тезата
Обект/ предмет/ проблеми
Цели и задачи
Цели
Задачи
Подходи и методи
Източници/ Литература
Глава 1:
Концепции
Киберсигурност
Обхват
Видове заплахи и атаки
Дефиниция
Киберсигурност
Киберпрестъпност
Наука за данните
Дефиниция
Обхват
Приложение в киберсигурността (накратко)
Машинно самообучение
Дефиниция
Видове ML
Глава 2:
Приложение на DS & ML в киберсигурността
Видове задачи
Prevention
Detection
Response
Monitoring
Classification
Prediction
Приложение
Резюме
(1 стр)
Източници
Приложения
Глава 3:
Преглед на съществуващи решения