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IT Risk Management with Markov Logic Networks
Stülpnagel, Janno von
;
Ortmann, Jens
;
Schönfisch, Jörg
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DOI:
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https://doi.org/10.1007/978-3-319-07881-6_21
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URL:
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http://www.softplant.de/wp-content/uploads/2016/05...
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Weitere URL:
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https://www.semanticscholar.org/paper/IT-Risk-Mana...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2014
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Buchtitel:
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Advanced Information Systems Engineering : 26th International Conference, CAiSE 2014, Thessaloniki, Greece, June 16-20, 2014, Proceedings
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Lecture Notes in Computer Science
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Band/Volume:
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8484
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Seitenbereich:
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301-315
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Veranstaltungsdatum:
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16-20 June 2014
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Herausgeber:
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Jarke, Matthias
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Ort der Veröffentlichung:
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Berlin [u.a.]
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Verlag:
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Springer
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ISBN:
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978-3-319-07880-9 , 978-3-319-07881-6
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ISSN:
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0302-9743 , 1611-3349
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Abstract:
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We present a solution for modeling the dependencies of an IT
infrastructure and determine the availability of components and services
therein using Markov logic networks (MLN). MLNs offer a single representation
of probability and first-order logic and are well suited to model
dependencies and threats. We identify different kinds of dependency and
show how they can be translated into an MLN. The MLN infrastructure
model allows us to use marginal inference to predict the availability of
IT infrastructure components and services. We demonstrate that our solution
is well suited for supporting IT Risk management by analyzing
the impact of threats and comparing risk mitigation efforts.
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