| dc.contributor.author | Elsetrønning, Emil A. | |
| dc.contributor.author | Kristoffersen, Marte | |
| dc.contributor.author | Evandt, Martin Farstad | |
| dc.contributor.author | Heggem, Nils Erlend | |
| dc.contributor.author | Hognestad, Tone Marie L. | |
| dc.date.accessioned | 2019-07-02T10:14:49Z | |
| dc.date.available | 2019-07-02T10:14:49Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11250/2603159 | |
| dc.description | Utført i samarbeid med: Telenor Emergency Response Team (TCERT), Telenor Norge | nb_NO |
| dc.description.abstract | Informasjonssikkerhet er et fagfelt i stadig endring, og det blir derfor viktigere enn noen gang for analytikere og sikkerhetsingeniører å detektere skadevare raskest mulig for å minske omfanget. Det er her kunstig intelligens kommer inn i bildet, og oppgaven til å gruppen er å se på muligheten for å bruke maskinlæring til dette. Dette gjøres via verktøy laget av gruppen, samt analyse av resultater som er generert. | nb_NO |
| dc.language.iso | nob | nb_NO |
| dc.publisher | Universitetet i Sørøst-Norge, Fakultet for teknologi og maritime fag | nb_NO |
| dc.subject | maskinlæring | nb_NO |
| dc.subject | Endpoint Detection and Response | nb_NO |
| dc.subject | cybersikkerhet | nb_NO |
| dc.subject | informasjonssikkerhet | nb_NO |
| dc.title | Adaptiv endepunktssikring | nb_NO |
| dc.title.alternative | Adaptive endpoint protection | nb_NO |
| dc.type | Bachelor thesis | nb_NO |
| dc.rights.holder | © Forfatterne | nb_NO |
| dc.source.pagenumber | Flere pag. | nb_NO |
