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Produktbild: Advanced Machine Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks

Advanced Machine Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks

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Beschreibung

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...

Beschreibung

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

Produktdetails

Format

ePUB 3
Kopierschutz

Nein
Family Sharing

Nein
Text-to-Speech

Ja

Produktdetails

Format

ePUB 3

Format

eBooks im ePUB 3-Format erlauben eine dynamische Anpassung des Inhalts an die jeweilige Display-Größe des Lesegeräts. Das Format eignet sich daher besonders für das Lesen auf mobilen Geräten, wie z.B. Ihrem tolino, Tablets oder Smartphones.

Kopierschutz

Nein

Kopierschutz

Dieses eBook können Sie uneingeschränkt auf allen Geräten der tolino Familie, allen sonstigen eReadern und am PC lesen. Das eBook ist nicht kopiergeschützt und kann ein personalisiertes Wasserzeichen enthalten. Weitere Hinweise zum Lesen von eBooks mit einem personalisierten Wasserzeichen finden Sie unter Hilfe/Downloads.

Family Sharing

Nein

Family Sharing

Mit Family Sharing können Sie eBooks innerhalb Ihrer Familie (max. sechs Mitglieder im gleichen Haushalt) teilen. Sie entscheiden selbst, welches Buch Sie mit welchem Familienmitglied teilen möchten. Auch das parallele Lesen durch verschiedene Familienmitglieder ist durch Family Sharing möglich. Um eBooks zu teilen oder geteilt zu bekommen, muss jedes Familienmitglied ein Konto bei Thalia oder einem anderen tolino-Buchhändler haben. Weitere Informationen finden Sie unter Hilfe/Family-Sharing.

Text-to-Speech

Ja

Text-to-Speech

Bedeutet Ihnen Stimme mehr als Text? Mit der Funktion Text-to-Speech können Sie sich im tolino webReader und in der aktuellen Thalia – Lesen & Hören App das eBook vorlesen lassen. Weitere Informationen finden Sie unter Hilfe/Text-to-Speech.

Erscheinungsdatum

12.05.2025
Herausgeber
Verlag Elsevier Science & Techn.
Seitenzahl

300 (Printausgabe)
Dateigröße

35892 KB
Sprache

Englisch
EAN

9780443290336
Barrierefreiheit
  • keine Information zur Barrierefreiheit bekannt

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