Cybersecurity in Robotic Autonomous Vehicles
Machine Learning Applications to Detect Cyber Attacks
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 52.99
-
26 818 Ft (25 541 Ft + 5% áfa)
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.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 2 682 Ft off)
- Discounted price 24 136 Ft (22 987 Ft + 5% áfa)
26 818 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
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.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 1
- Kiadó CRC Press
- Megjelenés dátuma 2025. március 20.
- ISBN 9781041006404
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem106 oldal
- Méret 216x138 mm
- Súly 360 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 23 Illustrations, black & white; 1 Halftones, black & white; 22 Line drawings, black & white; 5 Tables, black & white 697
Kategóriák
Rövid leírás:
Cybersecurity in Robotic Autonomous Vehicles introduces a novel Intrusion Detection System (IDS) specifically designed for AVs, which leverages data prioritization in CAN IDs to enhance threat detection and mitigation. It offers a pioneering intrusion detection model for AVs that uses machine and deep learning algorithms.
TöbbHosszú leírás:
Cybersecurity in Robotic Autonomous Vehicles introduces a novel intrusion detection system (IDS) specifically designed for AVs, which leverages data prioritisation in CAN IDs to enhance threat detection and mitigation. It offers a pioneering intrusion detection model for AVs that uses machine and deep learning algorithms.
Presenting a new method for improving vehicle security, the book demonstrates how the IDS has incorporated machine learning and deep learning frameworks to analyse CAN bus traffic and identify the presence of any malicious activities in real time with high level of accuracy. It provides a comprehensive examination of the cybersecurity risks faced by AVs with a particular emphasis on CAN vulnerabilities and the innovative use of data prioritisation within CAN IDs.
The book will interest researchers and advanced undergraduate students taking courses in cybersecurity, automotive engineering, and data science. Automotive industry and robotics professionals focusing on Internet of Vehicles and cybersecurity will also benefit from the contents.
TöbbTartalomjegyzék:
1. Introduction. 2. Theoretical Lens. 3. Exploring CAN Bus Security: Insights and Analysis. 4. Research Design. 5. Results and Discussion. 6. Conclusions and Future Research.
Több
