Táto práca skúma a porovnáva automatizované procesne a dátovo
orietované metódy, konkrétne dolovanie procesov (process
mining) a hĺbkovú analýzu dát (data mining), a diskutuje o ich
využiteľnosti pri detekcií interných útokov (insider attacks)
na základe auditovacích záznamov poskytnutých spoločnosťou
Safetica Technologies s.r.o.  Teoretická časť práce poskytuje
náhľad do problematiky interných hrozieb (insider threats).
Následne sa práca detailnejšie venuje oblastiam dolovania
procesov a hĺbkovej analýzy dát, kde popisuje základnú
terminológiu, nutné požiadavky na formu vstupných dát a
popisuje implementácie vybraných metód. Praktická časť práce
najskôr zdôvodňuje výber použitých techník, pričom následne
popisuje proces získania a spracovania vstupných dát a
implementovanú funkcionalitu. Samotná implementácia bola
realizovaná pomocou existujúcich nástrojov implementovaných v
programovacom jazyku Python. V poslednej časti práca porovnáva
dolovanie procesov s hĺbkovou analýzou dát. Následne porovnáva
dolovanie procesov a metódu rozhodovacích stromov (decision
tree learning), ktorá bola zvolená ako hlavný reprezentant
dátovo orientovaných metód. Samotné porovnanie techník vychádza
zo skúmaných teoretických základov a praktických pozorovaní,
pričom dané praktické pozorovania boli uskutočnené počas
implementácie ilustratívnych scenárov interných útokov. Práca
je zakončená diskusiou o využiteľnosti skúmaných metód pre
detekciu interných útokov.