ºÝºÝߣshows by User: DanielHernandez159 / http://www.slideshare.net/images/logo.gif ºÝºÝߣshows by User: DanielHernandez159 / Sun, 04 Mar 2018 14:19:58 GMT ºÝºÝߣShare feed for ºÝºÝߣshows by User: DanielHernandez159 Fear will keep the local systems online https://es.slideshare.net/slideshow/fear-will-keep-the-local-systems-online/89566277 fearwillkeepthelocalsystemsonline-3-180304141958
ºÝºÝߣs de la charla que ofrecimos Cesar Gallego (@CesarGallegoR) y yo en el track de SecDevOps de RootedCon 2018, presentando nuestro proyecto de detección de anomalías en logs. El abstract de la charla es el siguiente: El análisis de sentimiento es una técnica de Machine Learning muy utilizada para analizar comentarios en redes sociales, pero hay lagunas que impiden su aplicación directa en casos de uso puramente técnicos: Las máquinas escriben logs, pero no tienen "sentimientos". Nuestra propuesta parte de la siguiente pregunta: ¿Podemos enseñar a una máquina a reconocer esa sensación de "terror" que tenemos al leer ciertas cosas en los logs?]]>
ºÝºÝߣs de la charla que ofrecimos Cesar Gallego (@CesarGallegoR) y yo en el track de SecDevOps de RootedCon 2018, presentando nuestro proyecto de detección de anomalías en logs. El abstract de la charla es el siguiente: El análisis de sentimiento es una técnica de Machine Learning muy utilizada para analizar comentarios en redes sociales, pero hay lagunas que impiden su aplicación directa en casos de uso puramente técnicos: Las máquinas escriben logs, pero no tienen "sentimientos". Nuestra propuesta parte de la siguiente pregunta: ¿Podemos enseñar a una máquina a reconocer esa sensación de "terror" que tenemos al leer ciertas cosas en los logs?]]> Sun, 04 Mar 2018 14:19:58 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/fear-will-keep-the-local-systems-online/89566277 DanielHernandez159@slideshare.net(DanielHernandez159) Fear will keep the local systems online DanielHernandez159 ºÝºÝߣs de la charla que ofrecimos Cesar Gallego (@CesarGallegoR) y yo en el track de SecDevOps de RootedCon 2018, presentando nuestro proyecto de detección de anomalías en logs. El abstract de la charla es el siguiente: El análisis de sentimiento es una técnica de Machine Learning muy utilizada para analizar comentarios en redes sociales, pero hay lagunas que impiden su aplicación directa en casos de uso puramente técnicos: Las máquinas escriben logs, pero no tienen "sentimientos". Nuestra propuesta parte de la siguiente pregunta: ¿Podemos enseñar a una máquina a reconocer esa sensación de "terror" que tenemos al leer ciertas cosas en los logs? <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/fearwillkeepthelocalsystemsonline-3-180304141958-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> ºÝºÝߣs de la charla que ofrecimos Cesar Gallego (@CesarGallegoR) y yo en el track de SecDevOps de RootedCon 2018, presentando nuestro proyecto de detección de anomalías en logs. El abstract de la charla es el siguiente: El análisis de sentimiento es una técnica de Machine Learning muy utilizada para analizar comentarios en redes sociales, pero hay lagunas que impiden su aplicación directa en casos de uso puramente técnicos: Las máquinas escriben logs, pero no tienen &quot;sentimientos&quot;. Nuestra propuesta parte de la siguiente pregunta: ¿Podemos enseñar a una máquina a reconocer esa sensación de &quot;terror&quot; que tenemos al leer ciertas cosas en los logs?
from Daniel Hernandez
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BBVA speakers had a relevant part in Big Data Spain 2017, with a small amount of it corresponding to the presentation of a project called Deep Tracy developed at the Security Innovation group within BBVA Innovation Labs, to which I belong.]]>
BBVA speakers had a relevant part in Big Data Spain 2017, with a small amount of it corresponding to the presentation of a project called Deep Tracy developed at the Security Innovation group within BBVA Innovation Labs, to which I belong.]]> Tue, 05 Dec 2017 12:04:35 GMT /slideshow/bbva-speakers-at-big-data-spain-2017/83396753 DanielHernandez159@slideshare.net(DanielHernandez159) BBVA speakers at Big Data Spain 2017 DanielHernandez159 BBVA speakers had a relevant part in Big Data Spain 2017, with a small amount of it corresponding to the presentation of a project called Deep Tracy developed at the Security Innovation group within BBVA Innovation Labs, to which I belong. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/bbvabds17-171205120435-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> BBVA speakers had a relevant part in Big Data Spain 2017, with a small amount of it corresponding to the presentation of a project called Deep Tracy developed at the Security Innovation group within BBVA Innovation Labs, to which I belong.
BBVA speakers at Big Data Spain 2017 from Daniel Hernandez
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Presentation displayed at the JNIC17 (National Cybersecurity Research Jorneys) prize awards ceremony, where I was lucky enough to be awarded with the 3rd Best Student Work Prize.]]>
Presentation displayed at the JNIC17 (National Cybersecurity Research Jorneys) prize awards ceremony, where I was lucky enough to be awarded with the 3rd Best Student Work Prize.]]> Tue, 30 May 2017 23:45:05 GMT https://es.slideshare.net/slideshow/autorizacin-con-xacml-v30-basada-en-perfilado-de-usuarios-mediante-aprendizaje-no-supervisado/76504193 DanielHernandez159@slideshare.net(DanielHernandez159) Autorización con XACML v3.0 basada en perfilado de usuarios mediante aprendizaje no supervisado DanielHernandez159 Presentation displayed at the JNIC17 (National Cybersecurity Research Jorneys) prize awards ceremony, where I was lucky enough to be awarded with the 3rd Best Student Work Prize. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/danielhernandez-3rdbeststudentworkprizejnic17-170530234505-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Presentation displayed at the JNIC17 (National Cybersecurity Research Jorneys) prize awards ceremony, where I was lucky enough to be awarded with the 3rd Best Student Work Prize.
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