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Deep-Learning-basiertes Intrusion-Detection-System mit postquantenverschlüsselten Protokollen: Cloud-Sicherheit - Brossura
Sinossi
Vor dem Hintergrund der raschen Verlagerung von Unternehmens-Workloads in Cloud-Umgebungen steigt das Volumen sicherheitskritischer Netzwerkprotokolle, die an zentralisierte Überwachungssysteme übertragen werden. Herkömmliche Mechanismen zur Protokollübertragung sind jedoch nach wie vor anfällig für Abhörversuche, Manipulationen und sogar zukünftige quantenbasierte kryptografische Angriffe. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wird in der vorliegenden Arbeit ein sicheres Cloud-Intrusion-Detection-System vorgeschlagen, das Netzwerkaktivitätsprotokolle verarbeitet, die mittels Post-Quanten-Kryptografie (PQC) geschützt sind. Die vorgeschlagene Architektur sieht vor, die Netzwerkprotokolle auf dem Client-Gerät mithilfe eines quantenresistenten Schlüsselkapselungsmechanismus zu verschlüsseln, bevor sie an den Cloud-Server gesendet werden; auf der Cloud-Seite nutzt das IDS ein ressourcenschonendes Deep-Learning-Klassifizierungsmodell, um die Protokolle in Echtzeit zu entschlüsseln und Angriffe zu erkennen, wobei die Vertraulichkeit der Daten während der Übertragung gewahrt bleibt.
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Deep-Learning-basiertes Intrusion-Detection-System mit postquantenverschlsselten Protokollen (Paperback)
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Paperback. Condizione: new. Paperback. Vor dem Hintergrund der raschen Verlagerung von Unternehmens-Workloads in Cloud-Umgebungen steigt das Volumen sicherheitskritischer Netzwerkprotokolle, die an zentralisierte UEberwachungssysteme uebertragen werden. Herkoemmliche Mechanismen zur Protokolluebertragung sind jedoch nach wie vor anfaellig fuer Abhoerversuche, Manipulationen und sogar zukuenftige quantenbasierte kryptografische Angriffe. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wird in der vorliegenden Arbeit ein sicheres Cloud-Intrusion-Detection-System vorgeschlagen, das Netzwerkaktivitaetsprotokolle verarbeitet, die mittels Post-Quanten-Kryptografie (PQC) geschuetzt sind. Die vorgeschlagene Architektur sieht vor, die Netzwerkprotokolle auf dem Client-Geraet mithilfe eines quantenresistenten Schluesselkapselungsmechanismus zu verschluesseln, bevor sie an den Cloud-Server gesendet werden; auf der Cloud-Seite nutzt das IDS ein ressourcenschonendes Deep-Learning-Klassifizierungsmodell, um die Protokolle in Echtzeit zu entschluesseln und Angriffe zu erkennen, wobei die Vertraulichkeit der Daten waehrend der UEbertragung gewahrt bleibt. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Codice articolo 9786630300970
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Deep-Learning-basiertes Intrusion-Detection-System mit postquantenverschlüsselten Protokollen
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Deep-Learning-basiertes Intrusion-Detection-System mit postquantenverschlsselten Protokollen (Paperback)
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Paperback. Condizione: new. Paperback. Vor dem Hintergrund der raschen Verlagerung von Unternehmens-Workloads in Cloud-Umgebungen steigt das Volumen sicherheitskritischer Netzwerkprotokolle, die an zentralisierte UEberwachungssysteme uebertragen werden. Herkoemmliche Mechanismen zur Protokolluebertragung sind jedoch nach wie vor anfaellig fuer Abhoerversuche, Manipulationen und sogar zukuenftige quantenbasierte kryptografische Angriffe. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wird in der vorliegenden Arbeit ein sicheres Cloud-Intrusion-Detection-System vorgeschlagen, das Netzwerkaktivitaetsprotokolle verarbeitet, die mittels Post-Quanten-Kryptografie (PQC) geschuetzt sind. Die vorgeschlagene Architektur sieht vor, die Netzwerkprotokolle auf dem Client-Geraet mithilfe eines quantenresistenten Schluesselkapselungsmechanismus zu verschluesseln, bevor sie an den Cloud-Server gesendet werden; auf der Cloud-Seite nutzt das IDS ein ressourcenschonendes Deep-Learning-Klassifizierungsmodell, um die Protokolle in Echtzeit zu entschluesseln und Angriffe zu erkennen, wobei die Vertraulichkeit der Daten waehrend der UEbertragung gewahrt bleibt. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Codice articolo 9786630300970
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Vor dem Hintergrund der raschen Verlagerung von Unternehmens-Workloads in Cloud-Umgebungen steigt das Volumen sicherheitskritischer Netzwerkprotokolle, die an zentralisierte Überwachungssysteme übertragen werden. Herkömmliche Mechanismen zur Protokollübertragung sind jedoch nach wie vor anfällig für Abhörversuche, Manipulationen und sogar zukünftige quantenbasierte kryptografische Angriffe. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wird in der vorliegenden Arbeit ein sicheres Cloud-Intrusion-Detection-System vorgeschlagen, das Netzwerkaktivitätsprotokolle verarbeitet, die mittels Post-Quanten-Kryptografie (PQC) geschützt sind. Die vorgeschlagene Architektur sieht vor, die Netzwerkprotokolle auf dem Client-Gerät mithilfe eines quantenresistenten Schlüsselkapselungsmechanismus zu verschlüsseln, bevor sie an den Cloud-Server gesendet werden; auf der Cloud-Seite nutzt das IDS ein ressourcenschonendes Deep-Learning-Klassifizierungsmodell, um die Protokolle in Echtzeit zu entschlüsseln und Angriffe zu erkennen, wobei die Vertraulichkeit der Daten während der Übertragung gewahrt bleibt. 64 pp. Deutsch. Codice articolo 9786630300970
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Deep-Learning-basiertes Intrusion-Detection-System mit postquantenverschlüsselten Protokollen | Cloud-Sicherheit
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Deep-Learning-basiertes Intrusion-Detection-System mit postquantenverschlüsselten Protokollen | Cloud-Sicherheit | Challa Narasimham (u. a.) | Taschenbuch | 64 S. | Deutsch | 2026 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786630300970 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. Codice articolo 136036607
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