Advanced Machine Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks
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Form:Einzelkauf Download
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Sprache:Englisch
177,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
ePUB 3
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Ja
Erscheinungsdatum
12.05.2025
Herausgeber
Dinh Thai Hoang + weitereVerlag
Elsevier Science & Techn.Seitenzahl
300 (Printausgabe)
Dateigröße
35892 KB
Sprache
Englisch
EAN
9780443290336
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.
- Presents a comprehensive overview of research on IoT security threats and potential attacks
- Investigates machine learning techniques, their mathematical foundations, and their application in cybersecurity
- Presents metrics for evaluating the performance of machine learning models as well as benchmark datasets and evaluation frameworks for assessing IoT systems
- Presents a comprehensive overview of research on IoT security threats and potential attacks
- Investigates machine learning techniques, their mathematical foundations, and their application in cybersecurity
- Presents metrics for evaluating the performance of machine learning models as well as benchmark datasets and evaluation frameworks for assessing IoT systems
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