Deep Learning Applications for Cyber Security



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Éditeur :

Springer


Paru le : 2019-08-14



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Louise Reader

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Description


La cybercriminalité demeure un défi croissant en termes de sécurité et de protection de la vie privée. En travaillant ensemble, les experts en apprentissage approfondi et en cybersécurité ont récemment fait des progrès importants dans les domaines de la détection des intrusions, de l'analyse des codes malveillants et de l'identification médico-légale. Cet ouvrage traite de la manière dont les méthodes d'apprentissage approfondi peuvent être utilisées pour faire progresser les objectifs de cybersécurité, y compris la détection, la modélisation, la surveillance, l'analyse et la défense contre diverses menaces pour les données sensibles et les systèmes de sécurité. Comblant un écart important entre les communautés de l'apprentissage en profondeur et de la cybersécurité, il aborde des sujets couvrant un large éventail de techniques, de cadres et d'outils d'apprentissage en profondeur modernes et pratiques pour permettre aux lecteurs de s'engager dans la recherche de pointe sur les divers aspects de la cybersécurité. Le livre se concentre sur les techniques matures et éprouvées, et fournit de nombreux exemples pour aider les lecteurs à saisir les points clés.

Pages
246 pages
Collection
n.c
Parution
2019-08-14
Marque
Springer
EAN papier
9783030130565
EAN PDF
9783030130572

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
24
Taille du fichier
6758 Ko
Prix
147,69 €
EAN EPUB
9783030130572

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
24
Taille du fichier
20500 Ko
Prix
147,69 €

Mamoun Alazab is an Associate Professor in the College of Engineering, IT and Environment at Charles Darwin University, Australia. He received his PhD degree in Computer Science from the Federation University of Australia, School of Science, Information Technology and Engineering. He is a cyber security researcher and practitioner with industry and academic experience. Alazab’s research is multidisciplinary that focuses on cyber security and digital forensics of computer systems with a focus on cybercrime detection and prevention. He has more than 100 research papers. He delivered many invited and keynote speeches, 22 events in 2018 alone. He convened and chaired more than 50 conferences and workshops. He works closely with government and industry on many projects. He is an editor on multiple editorial boards of international journals and a Senior Member of the IEEE.

MingJian Tang is a Senior Data Scientist at Singtel Optus, Australia. He received his PhD degree in Computer Science from La Trobe University, Melbourne, Australia, in 2009. Previously he was a Data Scientist at the Commonwealth Bank of Australia. He has participated in several industry-based research projects including unsupervised fraud detection, unstructured threat intelligence, cyber risk analysis and quantification, and big data analysis.


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