AI-Driven Multi-Factor Authentication for Secure Online Examination Systems
Lingua: inglese
Editore: Pippet Sky, 2026
- Brossura
- Nuovo

Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - AI-Driven Multi-Factor Authentication for Secure Online Examination Systems examines the application of artificial intelligence to authentication and security mechanisms designed for online examination environments. The book focuses on multi-factor authentication, intelligent identity verification, access control, and security monitoring as components of a secure digital assessment framework. It brings together concepts from artificial intelligence, machine learning, cybersecurity, biometric authentication, user verification, online examination security, and information systems. The subject addresses the need to establish reliable mechanisms for verifying user identity and controlling access in examination platforms where digital authentication is an important security consideration. Relevant technical concepts include authentication factors, biometric verification, behavioral analysis, identity validation, anomaly detection, access management, and intelligent security systems. By connecting AI-driven analysis with multi-factor authentication principles, the book provides a technical foundation for understanding how intelligent methods can support identity assurance and security in online examination systems. It is suitable for readers in computer science, cybersecurity, information technology, educational technology, and related fields. The material can support postgraduate students, researchers, software and security professionals, and readers interested in secure digital assessment technologies. The book also provides a broader perspective on the role of artificial intelligence in strengthening authentication workflows and identifying potentially unusual access patterns. Rather than focusing on a single authentication technology, it considers the subject through the combined perspectives of AI, authentication, cybersecurity, and online assessment. This makes the book relevant to readers seeking an accessible technical understanding of intelligent authentication approaches for digital examination environments and other systems requiring controlled, trustworthy user access.…
Codice articolo 9798869058973
- Titolo
- AI-Driven Multi-Factor Authentication for Secure Online Examination Systems
- Autore
- Lilly Rozen
- Editore
- Pippet Sky
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798869058973
- Peso dell'articolo
- 201 grammi
- Dimensioni
- 229x152x7 mm
AI-Driven Multi-Factor Authentication for Secure Online Examination Systems examines the application of artificial intelligence to authentication and security mechanisms designed for online examination environments. The book focuses on multi-factor authentication, intelligent identity verification, access control, and security monitoring as components of a secure digital assessment framework. It brings together concepts from artificial intelligence, machine learning, cybersecurity, biometric authentication, user verification, online examination security, and information systems. The subject addresses the need to establish reliable mechanisms for verifying user identity and controlling access in examination platforms where digital authentication is an important security consideration. Relevant technical concepts include authentication factors, biometric verification, behavioral analysis, identity validation, anomaly detection, access management, and intelligent security systems. By connecting AI-driven analysis with multi-factor authentication principles, the book provides a technical foundation for understanding how intelligent methods can support identity assurance and security in online examination systems. It is suitable for readers in computer science, cybersecurity, information technology, educational technology, and related fields. The material can support postgraduate students, researchers, software and security professionals, and readers interested in secure digital assessment technologies. The book also provides a broader perspective on the role of artificial intelligence in strengthening authentication workflows and identifying potentially unusual access patterns. Rather than focusing on a single authentication technology, it considers the subject through the combined perspectives of AI, authentication, cybersecurity, and online assessment. This makes the book relevant to readers seeking an accessible technical understanding of intelligent authentication approaches for digital examination environments and other systems requiring controlled, trustworthy user access.
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