Identifizierung von Auffälligkeiten in sicherheitsrelevanten Meldungen

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.