Per il secondo anno consecutivo Prisma è stato uno degli sponsor del Cybertech Europe 2018, il più importante evento europeo dedicato al settore della sicurezza informatica, che si è tenuto nella cornice del Roma Convention Center “La Nuvola” il 26-27 settembre.
La manifestazione, giunta alla terza edizione europea, è stata una due giorni ricca di incontri, esibizioni e conferenze: un’occasione unica per riunire i leader di mercato e i maggiori esperti nel campo della cyber security. Più di 100 aziende e migliaia di partecipanti da oltre 40 paesi del mondo hanno potuto confrontare visioni e progetti per contenere e prevedere le minacce informatiche attuali e future.
È stata anche l’occasione per presentare all’intera comunità digitale le strategie, le soluzioni e le innovazioni commerciali nel settore. È in questo abito che si colloca Dominio, la piattaforma sviluppata da Prisma che permette di aggregare dati provenienti dalle principali banche mondiali e di settore con l’obiettivo di supportare l’analista di intelligence nella valutazione del rischio e nella raccolta di informazioni in campo geopolitico, economico e da fonti aperte.
Nel corso dell’evento è stato presentato, insieme a Sas, uno dei moduli della piattaforma, Web Reputation, implementato per fornire la valutazione di un target (persona fisica o giuridica) in termini di reputazione online. Sulla base di informazioni provenienti da fonti aperte (stampa, Facebook, Twitter e Youtube) e ricerche specifiche, il programma permette all’analista di intelligence di individuare l’esposizione mediatica del soggetto in esame, restituita in termini numerici.
Per effettuare l’analisi dei testi e del sentiment, Web Reputation sfrutta la tecnologia Visual Text Analytics (Vta) di Sas, che utilizza il Natural Language Processing per trasformare il testo in rappresentazioni formali per l’elaborazione, e il Natural Language Understanding per la comprensione contestuale del contenuto. L’applicazione supporta in maniera nativa analisi pronte all’uso per 30 lingue.
L’analisi del sentiment permette di identificare i pain point chiave e gli atteggiamenti per categorizzare le opinioni e determinare, attraverso tecniche di machine learning, se l’atteggiamento nei confronti di un particolare argomento è positivo, negativo o neutro.
Per ottenere un risultato quanto più privo di errori e disambiguazioni semantiche, Web Reputation utilizza tecnologie di Entity Resolution, Data Mining e Artificial Intelligence.
È stata anche l’occasione per presentare all’intera comunità digitale le strategie, le soluzioni e le innovazioni commerciali nel settore. È in questo abito che si colloca Dominio, la piattaforma sviluppata da Prisma che permette di aggregare dati provenienti dalle principali banche mondiali e di settore con l’obiettivo di supportare l’analista di intelligence nella valutazione del rischio e nella raccolta di informazioni in campo geopolitico, economico e da fonti aperte.
Nel corso dell’evento è stato presentato, insieme a Sas, uno dei moduli della piattaforma, Web Reputation, implementato per fornire la valutazione di un target (persona fisica o giuridica) in termini di reputazione online. Sulla base di informazioni provenienti da fonti aperte (stampa, Facebook, Twitter e Youtube) e ricerche specifiche, il programma permette all’analista di intelligence di individuare l’esposizione mediatica del soggetto in esame, restituita in termini numerici.
Per effettuare l’analisi dei testi e del sentiment, Web Reputation sfrutta la tecnologia Visual Text Analytics (Vta) di Sas, che utilizza il Natural Language Processing per trasformare il testo in rappresentazioni formali per l’elaborazione, e il Natural Language Understanding per la comprensione contestuale del contenuto. L’applicazione supporta in maniera nativa analisi pronte all’uso per 30 lingue.
L’analisi del sentiment permette di identificare i pain point chiave e gli atteggiamenti per categorizzare le opinioni e determinare, attraverso tecniche di machine learning, se l’atteggiamento nei confronti di un particolare argomento è positivo, negativo o neutro.
Per ottenere un risultato quanto più privo di errori e disambiguazioni semantiche, Web Reputation utilizza tecnologie di Entity Resolution, Data Mining e Artificial Intelligence.