• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Hírek

  • 0
    Advanced Machine Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks

    Advanced Machine Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks by Hoang, Dinh Thai; Hieu, Nguyen Quang; Nguyen, Diep N.;

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 177.99
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        75 503 Ft (71 907 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 7 550 Ft off)
      • Discounted price 67 952 Ft (64 716 Ft + 5% áfa)

    Beszerezhetőség

    Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    Hosszú leírás:

    Advanced Machine Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks analyzes diverse machine learning techniques, including supervised, unsupervised, reinforcement, and deep learning, along with their applications in detecting and preventing cyberattacks in future IoT systems. Chapters investigate the key challenges and vulnerabilities found in IoT security, how to handle challenges in data collection and pre-processing specific to IoT environments, as well as what metrics to consider for evaluating the performance of machine learning models. Other sections look at the training, validation, and evaluation of supervised learning models and present case studies and examples that demonstrate the application of supervised learning in IoT security.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    1. Machine Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks: An Overview
    2. Evaluation and Performance Metrics for IoT Security Networks
    3. Adversarial Machine Learning Techniques for the Industrial IoT Paradigm
    4. Federated Learning for Distributed Intrusion Detection in IoT Networks
    5. Safeguarding IoT Networks with Generative Adversarial Networks
    6. Meta-Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks
    7. Transfer Learning with CNN for Cyberattack Detection in IoT Networks
    8. Lightweight Intrusion Detection Methods Based on Artificial Intelligence for IoT Networks
    9. A New Federated Learning System with Attention-Aware Aggregation Method for Intrusion Detection Systems
    10. Enhancing Intrusion Detection using Improved Sparrow Search Algorithm with Deep Learning on Internet of Things Environment
    11. Advancing Cyberattack Detection for In-Vehicle Network: A Comparative Study of Machine Learning-based Intrusion Detection System
    12. Practical Approaches Towards IoT Dataset Generation for Security Experiments
    13. Challenges and Potential Research Directions for Machine Learning-based Cyber-Attack Detection in IoT Networks

    Több