مشخصات کتاب

Machine Learning for Cybersecurity: Innovative Deep Learning Solutions

ویرایش:  
نویسندگان: Marwan Omar  
سری: SpringerBriefs in Computer Science 
ISBN (شابک) : 303115892X, 9783031158926 
ناشر: Springer 
سال نشر: 2022 
تعداد صفحات: 53 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 2 Mb 

در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد

در صورت تبدیل فایل کتاب Machine Learning for Cybersecurity: Innovative Deep Learning Solutions به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب یادگیری ماشین برای امنیت سایبری: راه حل های یادگیری عمیق نوآورانه نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب یادگیری ماشین برای امنیت سایبری: راه حل های یادگیری عمیق نوآورانه

این SpringerBrief اصول اساسی یادگیری ماشینی و نحوه استقرار ابزارها و تکنیک‌های یادگیری عمیق مختلف را برای مقابله و حل چالش‌های خاص پیش روی صنعت امنیت سایبری ارائه می‌کند.
با اجرای راه‌حل‌های یادگیری عمیق خلاقانه، محققان امنیت سایبری، دانشجویان و متخصصان می‌توانند الگوها را تجزیه و تحلیل کنید و یاد بگیرید چگونه از حملات سایبری جلوگیری کنید و به تغییر رفتار بدافزار پاسخ دهید.
دانش و ابزارهای معرفی شده در این مختصر همچنین می‌تواند به تیم‌های امنیت سایبری کمک کند تا در پیشگیری از تهدیدات و پاسخگویی به حملات فعال در زمان واقعی فعال‌تر شوند. می‌تواند زمان صرف شده برای کارهای روتین را کاهش دهد و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا از منابع خود به صورت استراتژیک‌تری استفاده کنند. به طور خلاصه، دانش و تکنیک‌های ارائه‌شده در این خلاصه می‌تواند به ساده‌تر، فعال‌تر، کم‌هزینه‌تر و بسیار مؤثرتر امنیت سایبری کمک کند
دانشجویان سطح پیشرفته در علوم رایانه که یادگیری ماشینی را با تمرکز بر امنیت سایبری مطالعه می‌کنند، این SpringerBrief را مفید می‌دانند. راهنمای مطالعه. محققان و متخصصان امنیت سایبری که بر کاربرد ابزارها و تکنیک‌های یادگیری ماشین در حوزه امنیت سایبری تمرکز می‌کنند نیز می‌خواهند این SpringerBrief را خریداری کنند.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

This SpringerBrief presents the underlying principles of machine learning and how to deploy various deep learning tools and techniques to tackle and solve certain challenges facing the cybersecurity industry.
By implementing innovative deep learning solutions, cybersecurity researchers, students and practitioners can analyze patterns and learn how to prevent cyber-attacks and respond to changing malware behavior. 
The knowledge and tools introduced in this brief can also assist cybersecurity teams to become more proactive in preventing threats and responding to active attacks in real time. It can reduce the amount of time spent on routine tasks and enable organizations to use their resources more strategically. In short, the knowledge and techniques provided in this brief can help make cybersecurity simpler, more proactive, less expensive and far more effective
Advanced-level students in computer science studying machine learning with a cybersecurity focus will find this SpringerBrief useful as a study guide. Researchers and cybersecurity professionals focusing on the application of machine learning tools and techniques to the cybersecurity domain will also want to purchase this SpringerBrief.

فهرست مطالب

1
	Contents
978-3-031-15893-3_1
	Chapter 1: Application of Machine Learning (ML) to Address Cybersecurity Threats
		1.1 Introduction
		1.2 Methodological Approach
			1.2.1 Review of Literature
		1.3 Conclusion
		References
978-3-031-15893-3_2
	Chapter 2: New Approach to Malware Detection Using Optimized Convolutional Neural Network
		2.1 Introduction
			2.1.1 Need for the Study
			2.1.2 Major Contributions of the Study
		2.2 Related Work
		2.3 System Architecture
		2.4 Methodology and Dataset
		2.5 Empirical Results
			2.5.1 Improving the Baseline Model
			2.5.2 Finalizing Our Model and Making Predictions
		2.6 Results Comparison with Previous Work
		2.7 Conclusion
		References
978-3-031-15893-3_3
	Chapter 3: Malware Anomaly Detection Using Local Outlier Factor Technique
		3.1 Introduction
			3.1.1 Malware Detection
			3.1.2 Intrusion Detection Systems
			3.1.3 Network-Based Intrusion Detection System
			3.1.4 Advantages of Network-Based Intrusion Detection System
		3.2 Related Works
		3.3 Proposed Methodology
			3.3.1 Local Outlier Factor
				3.3.1.1 A Brief Understanding of the Local Outlier Factor Approach
				3.3.1.2 Basic Working of Local Outlier Factor
				3.3.1.3 Local Reachability Distance
		3.4 Results and Discussion
		3.5 Conclusion
		References

نظرات کاربران

کتاب های تصادفی

دانلود کتاب The Zen Master Hakuin: Selected Writings

دانلود کتاب Critical thinking across the curriculum : developing critical thinking skills, literacy and philosophy in the primary classroom

دانلود کتاب Chaos: Classical and quantum

دانلود کتاب Electron Scattering from Complex Nuclei, Part B

دانلود کتاب Scientific Models and Decision Making