Control de fuga de datos en la plataforma de contenido Twitter
El presente trabajo aborda la creación de un módulo para la plataforma de control de filtraciones AIL Framework, que permita monitorizar las publicaciones realizadas durante un periodo concreto de tiempo en la red social Twitter, así como las que se produzcan en tiempo real, realizando además un aná...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/107027 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/107027 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | detección de fugas minería de datos análisis de sentimientos detecció de fuites mineria de dades anàlisi de sentiments leak detection data mining sentiment analysis Data mining -- TFM Mineria de dades -- TFM Minería de datos -- TFM |
| Sumario: | El presente trabajo aborda la creación de un módulo para la plataforma de control de filtraciones AIL Framework, que permita monitorizar las publicaciones realizadas durante un periodo concreto de tiempo en la red social Twitter, así como las que se produzcan en tiempo real, realizando además un análisis de sentimiento y un análisis estadístico de las publicaciones recopiladas. El módulo desarrollado consigue los objetivos de monitorización y análisis propuestos, integrándose completamente en la plataforma AIL, pudiendo ser de utilidad para equipos de respuesta ante incidentes de seguridad y, en general, para cualquier persona o entidad interesada en monitorizar posibles filtraciones o en realizar análisis de las publicaciones realizadas en la red social. |
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