Summary
Samenvatting Nieuw vak Digitalisering en Veiligheid IVK
- Course
- Institution
- Book
Samenvatting gemaakt voor het nieuwe vak Digitalisering en Veiligheid van IVK. Alle powerpoint, literatuur en hoofdstuk 4 en 24 zijn samengevat.
[Show more]
Connected book
Book Title:
Author(s):
- Edition:
- ISBN:
- Edition:
Seller
Follow
IVKYT
Content preview
Samenvatting Digitalisering en Veiligheid1. Inleiding en Context van Digitalisering binnen Veiligheidskunde
Digitalisering in Veiligheidskunde:
Digitalisering verwijst naar de verschuiving van analoge naar digitale processen en
de integratie van technologie in het dagelijkse leven en werk. Binnen de
veiligheidskunde heeft digitalisering grote impact doordat het de manieren verandert
waarop criminaliteit plaatsvindt en waarop veiligheidsorganisaties reageren.
Traditionele criminaliteitsvormen (zoals fysieke inbraken) krijgen een digitaal karakter
(zoals hacking), wat nieuwe risico’s creëert en vraagt om innovatieve
preventiestrategieën.
Waarom Digitalisering Veiligheidsvraagstukken Uitdaagt:
Door de groeiende afhankelijkheid van technologie worden organisaties
kwetsbaarder voor aanvallen op digitale infrastructuren, zoals datalekken of
ransomware. Digitale criminaliteit kan grote schade veroorzaken in een korte tijd en
vereist van veiligheidsprofessionals kennis van nieuwe technologieën, zoals
versleuteling en netwerkbeveiliging.
2. Kunstmatige Intelligentie (AI) en Veiligheid
Kunstmatige intelligentie (AI) is een breed vakgebied binnen de informatica dat
gericht is op het ontwikkelen van systemen die zelfstandig taken kunnen uitvoeren
die normaal menselijke intelligentie vereisen. Dit omvat taken zoals leren, redeneren,
probleemoplossing en besluitvorming. AI werkt door patronen in grote datasets te
herkennen en voorspellingen te maken op basis van algoritmes, met behulp van
technieken zoals machine learning (ML) en deep learning (DL).
• Machine Learning (ML): Machine Learning is een subgebied van AI waarbij
systemen worden getraind om patronen te herkennen zonder expliciet
geprogrammeerd te zijn. ML maakt gebruik van data om modellen te maken die
leren van voorbeelden en zo steeds beter worden in het voorspellen van
uitkomsten.
Voorbeeld: Een ML-model kan worden getraind om frauduleuze transacties te
herkennen door patronen in historische data van nanciële instellingen te
analyseren.
fi
, • Deep Learning (DL): Deep Learning is een geavanceerde vorm van machine
learning die werkt met neurale netwerken die zijn opgebouwd uit meerdere lagen.
Deze netwerken kunnen complexe patronen herkennen, zoals visuele beelden of
spraak. DL is bijzonder geschikt voor taken zoals beeldherkenning en
taalverwerking.
Voorbeeld: Een deep learning-model kan worden gebruikt om
beveiligingscamera's te analyseren en ongebruikelijk gedrag in openbare ruimtes
te detecteren.
Toepassingen van AI binnen Veiligheid:
• Predictive Policing: AI-systemen kunnen worden gebruikt om criminele
activiteiten te voorspellen door te analyseren waar en wanneer criminaliteit
waarschijnlijk plaatsvindt, gebaseerd op historische gegevens.
• Automatische Beeldherkenning: AI kan worden gebruikt om beelden van
beveiligingscamera's te analyseren en verdachte activiteiten te signaleren.
• Cybersecurity: AI wordt ingezet om cyberaanvallen op te sporen door
anomalieën te detecteren in netwerken, zoals verdachte logins of ongebruikelijke
dataverkeer.
Risico’s en Uitdagingen van AI in Cybercrime:
• Deepfakes: AI kan worden gebruikt om zeer realistische nepvideo’s en
afbeeldingen te maken, genaamd deepfakes. Dit kan leiden tot identiteitsfraude
of afpersing.
• AI-Gestuurde Cyberaanvallen: Cybercriminelen kunnen AI inzetten om patronen
in beveiligingssystemen te herkennen en zwakke plekken te exploiteren.
• Ethische Vraagstukken: AI kan leiden tot discriminatie of privacyproblemen,
vooral als algoritmen vooringenomen zijn door de data waarmee ze zijn getraind.
Dit betekent dat organisaties moeten zorgen voor ethische waarborgen en dat de
veiligheid van data essentieel is om misbruik te voorkomen.
3. Slachto erschap en Impact van Cybercrime
Shattered Assumptions Theory (SAT)
2

ff
The benefits of buying summaries with Stuvia:
Guaranteed quality through customer reviews
Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.
Quick and easy check-out
You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.
Focus on what matters
Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!
Frequently asked questions
What do I get when I buy this document?
You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.
Satisfaction guarantee: how does it work?
Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.
Who am I buying these notes from?
Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller IVKYT. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $13.40. You're not tied to anything after your purchase.
Can Stuvia be trusted?
4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)
50843 documents were sold in the last 30 days
Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now