Справочник по аналитике и криминалистике больших данных

В этом справочнике обсуждаются проблемы и ограничения в существующих решениях, а также представлены современные советы из Academia и BOT Academia и промышленности, в анализах больших данных и цифровой криминалистике. Вторая глава всесторонне рассматривает литературу IoT, конфиденциальность и криминалистику, сосредоточенную на IoT и беспилотных летательных аппаратах (БПЛА). Авторы предлагают глубокий подход, основанный на обучении, для обработки данных журнала Cloud и смягчения атак перечисления в третьей главе. В главе Furth предлагается надежная модель нечеткого обучения для защиты ИТ-инфраструктуры от кампаний с передовой постоянной угрозой (APT). Расширенный и справедливый подход к кластеризации для промышленных данных, который способен обучаться с огромным объемом данных в ближайшее к линейному времени, вводится в пятой главе, а также предлагает адаптивное обнаружение обнаружение киберраттов, нацеленных на кибер -физику Системы (CPS), рассмотренные в шестой главе. Авторы оценивают производительность неконтролируемого машинного обучения для Detticks CyberRattacks против систем промышленного контроля (ICS) в главе 7, а в следующей главе представлены надежные нечеткие байесовские для ICS. Охота на кибер угроз. В этом справочнике также оценивается эффективность методов контролируемого машинного обучения в определении киберраттов против CPS. Производительность масштабируемого алгоритма кластеризации для охоты на киберугроз CPS и полезность алгоритмов машинного обучения для обнаружения вредоносных программ MacOS соответственно оценивается. Это руководство продолжается с оценкой производительности различных машинного обучения Методы для обнаружения вредоносного ПО. Авторы демонстрируют, как Macosx CyberRattacks можно разорвать с использованием современных моделей машинного обучения. Чтобы определить мошенничество с кредитными картами, пятнадцатая глава представляет гибридную модель. В шестнадцатой главе редакторы предлагают модель, которая использует методы обработки естественного языка для создания отображения между Apt-rela [...]

• Издатель: springer
• Год публикации: 2022
• обложка: Soft
• Количество страниц: 287
• Размеры: 23,5 x 15,5 x 0 см
• Иллюстрации: 77 Иллюстрации, цвет; 11 иллюстраций, черно -белые; VIII, 287 с. по цвету
• язык: английский
• isbn: 9783030747558 ​​