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Produktbild: AI, Machine Learning and Deep Learning

AI, Machine Learning and Deep Learning A Security Perspective

Fr. 89.90

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

19.12.2024

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Raster, schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss

Herausgeber

Hu Fei + weitere

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

334

Maße (L/B/H)

25.4/17.8/1.9 cm

Gewicht

612 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-203405-8

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

19.12.2024

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Raster, schwarz-weiss, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss

Herausgeber

Verlag

Taylor and Francis

Seitenzahl

334

Maße (L/B/H)

25.4/17.8/1.9 cm

Gewicht

612 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-203405-8

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: AI, Machine Learning and Deep Learning

  • Part I. Secure AI/ML Systems: Attack Models

    1. Machine Learning Attack Models, 2. Adversarial Machine Learning: A New Threat Paradigm for Next-generation Wireless Communications, 3. Threat of Adversarial Attacks to Deep Learning: A Survey, 4. Attack Models for Collaborative Deep Learning, 5. Attacks on Deep Reinforcement Learning Systems: A Tutorial, 6. Trust and Security of Deep Reinforcement Learning, 7. IoT Threat Modeling using Bayesian Networks

    Part II. Secure AI/ML Systems: Defenses

    8. Survey of Machine Learning Defense Strategies, 9. Defenses Against Deep Learning Attacks, 10. Defensive Schemes for Cyber Security of Deep Reinforcement Learning, 11. Adversarial Attacks on Machine Learning Models in Cyber-Physical Systems, 12. Federated Learning and Blockchain: An Opportunity for Artificial Intelligence with Data Regulation

    Part III. Using AI/ML Algorithms for Cyber Security

    13. Using Machine Learning for Cyber Security: Overview, 14. Performance of Machine Learning and Big Data Analytics Paradigms in Cyber Security, 15. Using ML and DL Algorithms for Intrusion Detection in Industrial Internet of Things.

    Part IV. Applications

    16. On Detecting Interest Flooding Attacks in Named Data Networking (NDN)-based IoT Searches, 17. Attack on Fraud Detection Systems in Online Banking Using Generative Adversarial Networks, 18. An Artificial Intelligence-assisted Security Analysis of Smart Healthcare Systems, 19. A User-centric Focus for Detecting Phishing Emails