Identifizierung von Auffälligkeiten in sicherheitsrelevanten Meldungen
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Authors
Author (Corporation)
Publication date
2023
Typ of student thesis
Bachelor
Course of study
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Type
11 - Student thesis
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Pages / Duration
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Publisher / Publishing institution
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Place of publication / Event location
Olten
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Assignee
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Abstract
Unter Verwendung eines Algorithmus der sich auf die Bayes'sche Inferenz stützt, konnten bislang wertvolle Erkenntnisse erlangt und in einem Dashboard visualisiert werden. Dies führt zur Vermeidung von Gefahrensituationen. Eine Optimierung könnte diese Performance jedoch weiter steigern. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurden drei Schwachstellen identifiziert: Überbewertung grosser Betriebspunkte, Vernachlässigung zeitlicher Aspekte und allgemeine statistische Annahmen. Ziel ist es eine präzisere Datenverarbeitung und verbesserte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Keywords
Subject (DDC)
330 - Wirtschaft
Event
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ISBN
ISSN
Language
German
Created during FHNW affiliation
Yes
Strategic action fields FHNW
Publication status
Review
Open access category
License
Citation
SARACINO, Rocco, 2023. Identifizierung von Auffälligkeiten in sicherheitsrelevanten Meldungen. Olten: Hochschule für Wirtschaft FHNW. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/42057