AI for Cybersecurity: Robust models for Authentication, Threat and Anomaly Detection
Lingua: inglese
Editore: Mdpi AG, 2023
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- Nuovo

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- Titolo
- AI for Cybersecurity: Robust models for Authentication, Threat and Anomaly Detection
- Autore
- Bergadano, Francesco
- Editore
- Mdpi AG
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3036582649
- ISBN 13
- 9783036582641
I modelli di sicurezza informatica includono disposizioni per l'autenticazione legittima di utenti e agenti, nonché algoritmi per il rilevamento di minacce esterne, come intrusi e software dannoso. In particolare, possiamo definire un continuum di misure di cybersecurity che vanno dall'identificazione degli utenti all'autenticazione basata sul rischio e multilivello, al monitoraggio complesso di applicazioni e rete e al rilevamento delle anomalie. Ci riferiamo a questo come "continuum di rilevamento delle anomalie". L'apprendimento automatico e altre tecnologie di intelligenza artificiale possono fornire potenti strumenti per affrontare tali problemi, ma la robustezza dei modelli ottenuti viene spesso ignorata o sottovalutata. Da un lato, gli algoritmi basati sull'intelligenza artificiale possono essere replicati da avversari malintenzionati e gli attacchi possono essere ideati in modo che non vengano rilevati (attacchi di evasione). D'altra parte, i dati e i contesti di sistema possono essere modificati dagli aggressori per influenzare le contromisure ottenute dall'apprendimento automatico e renderle inefficaci (avvelenamento attivo dei dati). Questo numero speciale presenta dieci documenti che possono essere raggruppati in cinque argomenti principali: (1) Sistemi Cyber-Fisici (CPS), (2) Rilevamento intrusioni, (3) Analisi del malware, (4) Controllo degli accessi e (5) Intelligenza sulle minacce.
L'IA viene sempre più utilizzata nella sicurezza informatica, con tre direzioni principali della ricerca attuale: (1) vengono affrontate nuove aree di sicurezza informatica, come la sicurezza CPS e l'intelligence sulle minacce; (2) vengono presentati risultati più stabili e coerenti, a volte con accuratezza ed efficacia sorprendenti; e (3) viene riconosciuta e analizzata la presenza di un avversario consapevole dell'intelligenza artificiale, producendo di più soluzioni robuste.
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