دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: نویسندگان: Luis Bathen (editor), Gokay Saldamli (editor), Xiaoyan Sun (editor), Thomas H. Austin (editor), Alex J. Nelson (editor) سری: ISBN (شابک) : 3031240480, 9783031240485 ناشر: Springer سال نشر: 2023 تعداد صفحات: 144 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 11 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Silicon Valley Cybersecurity Conference: Third Conference, SVCC 2022, Virtual Event, August 17–19, 2022, Revised Selected Papers (Communications in Computer and Information Science, 1683) 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 کنفرانس امنیت سایبری دره سیلیکون: کنفرانس سوم، SVCC 2022، رویداد مجازی، 17 تا 19 اوت 2022، مقالات منتخب اصلاح شده (ارتباطات در علوم کامپیوتر و اطلاعات، 1683) 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.
Preface Organization Contents Malware Analysis Robustness of Image-Based Malware Analysis 1 Introduction 2 Related Work 2.1 Color Images for Malware Analysis 2.2 Obfuscation 3 Background 3.1 Classifiers 3.2 Computing Environment 3.3 Dataset 3.4 Images from Malware 3.5 Obfuscating Malware Images 3.6 Gist Descriptors 4 Experiments and Results 4.1 Comparing Image Modes with CNN 4.2 Random Salting Experiments 4.3 Contiguous Salting 4.4 CNN Experiments Without Obfuscation 5 Conclusion and Future Work References Word Embeddings for Fake Malware Generation 1 Introduction 2 Background 2.1 Selective Survey of Related Work 2.2 Machine Learning Techniques 3 Methodology 3.1 Dataset 3.2 Training Procedure 3.3 Evaluation Procedure 4 Implementation 4.1 Feature Extraction 4.2 WGAN with Gradient Penalty 4.3 Evaluation Implementation 5 Results 5.1 Evaluation Score 5.2 Further Analysis 6 Conclusions and Future Work References Twitter Bots\' Detection with Benford\'s Law and Machine Learning 1 Introduction 2 Background 2.1 Benford\'s Law 3 Related Work 4 Implementation 4.1 Dataset 4.2 Approach 4.3 Data Preprocessing 4.4 Training and Testing Classifiers 5 Results 5.1 Naïve Bayes 5.2 Logistic Regression 5.3 SVM 5.4 Random Forest 5.5 AdaBoost 5.6 Multi-layer Perceptron 5.7 Latency Analysis of ML Algorithms 5.8 Statistical Tests Majority Vote 6 Conclusions and Future Works 6.1 Future Works References Blockchain and Smart Contracts A Blockchain-Based Retribution Mechanism for Collaborative Intrusion Detection 1 Introduction 2 Related Work 2.1 Retribution Mechanism 2.2 Detection Signature Verification 3 Models 3.1 System Network Model 3.2 Threat Model 4 Design 4.1 System Architecture Overview 4.2 Efficiency Calculation Method 4.3 Distributed Verification Consensus 4.4 Retribution Mechanism 5 Implementation 6 Experiments 6.1 Computation Performance 6.2 Reward per Majority Verifier 6.3 Detection File Download Time Cost 6.4 Distributed Networking Overhead 7 Conclusion References Smart Contracts in the Cloud 1 Introduction 2 Background 2.1 Bitcoin Blockchain 2.2 Decentralized Applications 2.3 Permissioned Ledgers 2.4 Cloud Computing 3 Smart-Contracts in the Cloud 3.1 Storage Tiering 4 Conclusion and Future Work References A Blockchain-Based Tamper-Resistant Logging Framework 1 Introduction 2 Background and Related Work 3 Logger Design and Implementation 3.1 SpartanGold Overview 3.2 Logging Framework Codebase 3.3 Extensions 4 Experimental Results 4.1 Untampered Blockchain Dataset 4.2 Simple Attack 4.3 Subtle Attack 5 Discussion and Future Work References Remote Device Assessment Impact of Location Spoofing Attacks on Performance Prediction in Mobile Networks 1 Introduction 2 Exploratory Analysis of 5G Dataset 3 Performance Prediction 3.1 Binary Classification Performance 3.2 Multi-class Prediction Performance 4 Location Spoofing Attacks 5 Related Work 6 Conclusion References Deep IoT Monitoring: Filtering IoT Traffic Using Deep Learning 1 Introduction 2 Our Approach 2.1 Dataset 2.2 Approach Overview 2.3 Federated Learning Algorithms 3 Experiment Setup 4 Experiment Results 4.1 Federated Supervised Learning 4.2 Federated Unsupervised Learning 4.3 Centralized Supervised Learning 4.4 Centralized Unsupervised Learning 4.5 Performance Comparison 5 Conclusion References Author Index