Advanced AI Techniques for Cybersecurity (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Notion Press, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Paperback. Advanced AI Techniques for Cybersecurity: Concepts, Architectures, And Emerging TrendsThis book discusses the impact of more sophisticated artificial intelligence methods and practices that are changing the current state of cybersecurity, allowing proactive, adaptive and automated defense. It offers the basics of AI and machine learning, changing nature of threat and how data analytics is used to detect malicious trends. Basic chapters describe the intrusion detective, malware analysis, and predictive intelligence supervised, unsupervised, deep, and reinforcement learning frameworks. The article considers the use of AI in cloud, IoT, and SOC activities with a focus on automated response and threat hunting. Specialized sections focus on adversarial learning of machines, machine resiliency, explainability, privatization aware methods, and governance. Future directions are discussed as the emerging trends of graph neural networks, edge AI, federated learning, and autonomous cyber defense. The book in general gives a systematic guide to researchers and practitioners on how to develop resilient smart security systems. 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 9798903921638
- Titolo
- Advanced AI Techniques for Cybersecurity (Paperback)
- Autore
- Sai Teja Erukude Rahul Karne
- Editore
- Notion Press
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798903921638
Advanced AI Techniques for Cybersecurity: Concepts, Architectures, And Emerging Trends
This book discusses the impact of more sophisticated artificial intelligence methods and practices that are changing the current state of cybersecurity, allowing proactive, adaptive and automated defense. It offers the basics of AI and machine learning, changing nature of threat and how data analytics is used to detect malicious trends. Basic chapters describe the intrusion detective, malware analysis, and predictive intelligence supervised, unsupervised, deep, and reinforcement learning frameworks. The article considers the use of AI in cloud, IoT, and SOC activities with a focus on automated response and threat hunting. Specialized sections focus on adversarial learning of machines, machine resiliency, explainability, privatization aware methods, and governance. Future directions are discussed as the emerging trends of graph neural networks, edge AI, federated learning, and autonomous cyber defense. The book in general gives a systematic guide to researchers and practitioners on how to develop resilient smart security systems.
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