Samenvatting
Samenvatting Nieuw vak Digitalisering en Veiligheid IVK
- Vak
- Instelling
- Boek
Samenvatting gemaakt voor het nieuwe vak Digitalisering en Veiligheid van IVK. Alle powerpoint, literatuur en hoofdstuk 4 en 24 zijn samengevat.
[Meer zien]Voorbeeld 2 van de 12 pagina's
Voorbeeld 2 van de 12 pagina's
In winkelwagen
In winkelwagen
Gekoppeld boek
Titel boek:
Auteur(s):
- Uitgave:
- ISBN:
- Druk:
Meer samenvattingen voor studieboek
-
50 OEFENVRAGEN Digitalisering en Veiligheid IVK nieuw vak!!!
-
Samenvatting Veiligheidskunde 1 (Saxion) 2024
-
Basisboek integrale veiligheidskunde (eindcijfer: 8)
Verkoper
Volgen
IVKYT
Voorbeeld van de inhoud
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
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
√ Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, Bancontact of creditcard voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper IVKYT. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €12,49. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 57413 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen