Довідник з великої аналітики даних та криміналістики Колективна робота
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 10
Просматривая «Справочник по анализу больших данных и коллективной работы по криминалистике», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Безопасность» будет доставлен из Польши и проверен на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.
Посібник з аналітики та криміналістики великих даних
Цей посібник обговорює проблеми та обмеження в існуючих рішень та представляє найсучасніші консультації від Bot Academia and Industry, у великих аналіях даних та цифровій криміналістиці. Друга глава всебічно переглядає літературу щодо безпеки, конфіденційності та криміналістики IoT, зосереджуючись на IoT та безпілотних авранах (БПЛА). Автори пропонують підхід на основі глибокого навчання для обробки даних журналу хмари та пом'якшення атак перерахування в третьому розділі. У подальшій главі пропонується надійна нечітка модель навчання для захисту ІТ-інфраструктури від кампанії передової постійної загрози (APT). Підхід до промислового та справедливого кластеризації для промислових даних, який здатний тренуватися з величезним обсягом даних у близький до лінійного часу, вводиться в п'яту главу, а також пропонує адаптивне виявлення Cyberrattacks, орієнтовані на кібер -фізичні Системи (CPS) висвітлюються в шостій главі. Автори оцінюють ефективність непідконтрольного машинного навчання для кіберратаків Detticks проти систем промислового управління (ІК) у главі 7, а наступна глава представляє надійну нечітку байєсівську для ІКС. Полювання на кіберзагрози. Цей посібник також оцінює продуктивність контрольованих методів машинного навчання у визначенні кіберратаків проти CPS. Продуктивність алгоритму масштабованої кластеризації для полювання на кіберзагрози CPS та корисність алгоритмів машинного навчання для виявлення зловмисного програмного забезпечення MacOS відповідно оцінюються. Методи виявлення Інтернету речей зловмисного програмного забезпечення. Автори демонструють, як кіберратака Macosx можна висувати за допомогою найсучасніших моделей машинного навчання. Для того, щоб визначити шахрайство з кредитними картками, п'ятнадцята глава представляє гібридну модель. У шістнадцятому розділі редактори пропонують модель, яка використовує методи обробки природних мов для створення відображення між APT-RELA [...]
- видавець: springer
- Рік публікації: 2022
- обкладинка: м’яка
- Кількість сторінок: 287
- Розміри: 23,5 х 15,5 х 0 см
- Ілюстрації: 77 ілюстрацій, колір; 11 ілюстрацій, чорно -білі; Viii, 287 с. 88 Іл., 77 Іл. у кольорі.
- Мова: англійська
- ISBN: 9783030747558