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Gartner Survey Reveals 71% of CMOs Believe They Lack Sufficient Budget to Fully Execute Their Strategy in 2023 Marketing
機械学習を用いた サイバーアタック検出システム に関する性能評価 ～Jubatusによる外れ値検出の性 能評価～ 沖縄工業高等専門学校 情報通信システム工学科 祖慶実頼 目次 １．研究背景 ２．目的 ３．システム概要 ４．評価システム ５．改善箇所 ６．結果 ７．まとめ ８．今後の展望 １．研究背景 インターネットの普及 サイバー攻撃の増加 図：サイバー犯罪検挙数の推移(平成22年度版) (警察庁,「サイバー犯罪の検挙状況等について」より引用) セキュリティシステム の性能向上の必要性 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 目次 １．研究背景 ２．目的 ３．システム概要 ４．評価システム ５．改善箇所 ６．結果 ７．まとめ ８．今後の展望 ２．目的 ・新規の攻撃を検出できるシステムの開発 ・性能評価 過去
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