Machine Intelligence and Big Data Analytics for Cybersecurity Applications
暫譯: 機器智慧與大數據分析在網路安全應用中的應用
Maleh, Yassine, Shojafar, Mohammad, Alazab, Mamoun
- 出版商: Springer
- 出版日期: 2021-12-16
- 售價: $8,790
- 貴賓價: 9.5 折 $8,351
- 語言: 英文
- 頁數: 556
- 裝訂: Quality Paper - also called trade paper
- ISBN: 3030570266
- ISBN-13: 9783030570262
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相關分類:
大數據 Big-data、Data Science、資訊安全
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相關主題
商品描述
Network Intrusion Detection: Taxonomy and Machine Learning Applications.- Machine Learning and Deep Learning models for Big Data Issues.- The Fundamentals and Potential for Cybersecurity of Big Data in the Modern World.- Improving Cyber-Threat Detection by Moving the Boundary around the Normal Samples.- Bayesian Networks for Online Threat Detection.- Network Intrusion Detection for TCP/IP Packets with Machine Learning Techniques.- Developing a Blockchain-based and Distributed Database-oriented Multi-Malware Detection Engine.- Classifying Common Vulnerabilities and Exposures Database Using Text Mining and Graph Theoretical Analysis.- Robust Cryptographical Applications for a Secure Wireless Network Protocol.
商品描述(中文翻譯)
網路入侵偵測:分類法與機器學習應用。- 機器學習與深度學習模型在大數據問題中的應用。- 現代世界中大數據的基本原則與網路安全潛力。- 透過移動正常樣本的邊界來改善網路威脅偵測。- 用於線上威脅偵測的貝葉斯網路。- 使用機器學習技術對TCP/IP封包進行網路入侵偵測。- 開發基於區塊鏈的分散式資料庫導向多惡意程式偵測引擎。- 使用文本挖掘與圖論分析對常見漏洞與暴露資料庫進行分類。- 用於安全無線網路協定的穩健加密應用。