Big data на службе у безопасности: как на раннем этапе выявить потенциально опасного сотрудника

  • возможные радикальные, пророссийские, сепаратистские взгляды;
  • возможные зависимости: игровая, алкогольная, наркотическая;
  • возможная принадлежность к религиозным сектам;
  • уровень конфликтности и использования нецензурной лексики;
  • подверженность манипуляциям и уровень информационной гигиены;
  • психотип и другие особенности характера человека;
  • родственники, близкие друзья и аналогичная информация о них.

--

--

--

Inventor, founder @Artellence. Top topics: artificial intelligence, big data, open data, fintech, public sector, politics, technologies of the future.

Love podcasts or audiobooks? Learn on the go with our new app.

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store
Volodymyr Lozovyi

Volodymyr Lozovyi

Inventor, founder @Artellence. Top topics: artificial intelligence, big data, open data, fintech, public sector, politics, technologies of the future.

More from Medium

Managing Edge AI Lifecycle With ENAP Studio Everything You Need To Know

Advanced Data Discovery and Classification

Julia programming on the Google Colab (Data Science Series)

Are we there yet? The First-Mile and Last-Mile problem with Machine Learning Models