Handbook of Big Data Analytics and Forensics

Name: Handbook of Big Data Analytics and Forensics
Author: Unbekannt
ISBN: 9783030747558

Unbekannt

Lingua: inglese

Editore: Springer, 2022

3030747557 / 9783030747558

Brossura
Usato

Visualizza tutti i dettagli

Da: Buchpark, Trebbin, GermaniaBuchpark

Venditore con 5 stelle

Venditore AbeBooks dal 30 settembre 2021

Visualizza gli articoli di questo venditore

Brossura

Condizione: Usato - Molto buono

EUR 107,69

EUR 105,00 spedizione

Spedito da Germania a U.S.A.

Quantità: 1 disponibile

Aggiungi al carrello

Resi gratuiti per 30 giorni

Lista dei preferitiCrea un desiderata per articoli simili

Descrizione dell’articolo da parte del venditore

Zustand: Gut | Seiten: 296 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This handbook discusses challenges and limitations in existing solutions, and presents state-of-the-art advances from both academia and industry, in big data analytics and digital forensics. The second chapter comprehensively reviews IoT security, privacy, and forensics literature, focusing on IoT and unmanned aerial vehicles (UAVs). The authors propose a deep learning-based approach to process cloud¿s log data and mitigate enumeration attacks in the third chapter. The fourth chapter proposes a robust fuzzy learning model to protect IT-based infrastructure against advanced persistent threat (APT) campaigns. Advanced and fair clustering approach for industrial data, which is capable of training with huge volume of data in a close to linear time is introduced in the fifth chapter, as well as offering an adaptive deep learning model to detect cyberattacks targeting cyber physical systems (CPS) covered in the sixth chapter. The authors evaluate the performance of unsupervised machine learning for detecting cyberattacks against industrial control systems (ICS) in chapter 7, and the next chapter presents a robust fuzzy Bayesian approach for ICS¿s cyber threat hunting. This handbook also evaluates the performance of supervised machine learning methods in identifying cyberattacks against CPS. The performance of a scalable clustering algorithm for CPS¿s cyber threat hunting and the usefulness of machine learning algorithms for MacOS malware detection are respectively evaluated. This handbook continues with evaluating the performance of various machine learning techniques to detect the Internet of Things malware. The authors demonstrate how MacOSX cyberattacks can be detected using state-of-the-art machine learning models. In order to identify credit card frauds, the fifteenth chapter introduces a hybrid model. In the sixteenth chapter, the editors propose a model that leverages natural language processing techniques for generating a mapping between APT-related reports and cyber kill chain. A deep learning-based approach to detect ransomware is introduced, as well as a proposed clustering approach to detect IoT malware in the last two chapters. This handbook primarily targets professionals and scientists working in Big Data, Digital Forensics, Machine Learning, Cyber Security Cyber Threat Analytics and Cyber Threat Hunting as a reference book. Advanced level-students and researchers studying and working in Computer systems, Computer networks and Artificial intelligence will also find this reference useful.…

Codice articolo 41043372/3

Contatta il venditore per questo articolo

Segnala questo articolo

Titolo: Handbook of Big Data Analytics and Forensics
Autore: Unbekannt
Editore: Springer
Anno di pubblicazione: 2022
Condizione: Gut
Rilegatura: Brossura
Lingua: inglese
ISBN 10: 3030747557
ISBN 13: 9783030747558
Cataloghi dei venditori: Bücher

This handbook discusses challenges and limitations in existing solutions, and presents state-of-the-art advances from both academia and industry, in big data analytics and digital forensics. The second chapter comprehensively reviews IoT security, privacy, and forensics literature, focusing on IoT and unmanned aerial vehicles (UAVs). The authors propose a deep learning-based approach to process cloud’s log data and mitigate enumeration attacks in the third chapter. The fourth chapter proposes a robust fuzzy learning model to protect IT-based infrastructure against advanced persistent threat (APT) campaigns. Advanced and fair clustering approach for industrial data, which is capable of training with huge volume of data in a close to linear time is introduced in the fifth chapter, as well as offering an adaptive deep learning model to detect cyberattacks targeting cyber physical systems (CPS) covered in the sixth chapter.

The authors evaluate the performance of unsupervised machine learning for detecting cyberattacks against industrial control systems (ICS) in chapter 7, and the next chapter presents a robust fuzzy Bayesian approach for ICS’s cyber threat hunting. This handbook also evaluates the performance of supervised machine learning methods in identifying cyberattacks against CPS. The performance of a scalable clustering algorithm for CPS’s cyber threat hunting and the usefulness of machine learning algorithms for MacOS malware detection are respectively evaluated.

This handbook continues with evaluating the performance of various machine learning techniques to detect the Internet of Things malware. The authors demonstrate how MacOSX cyberattacks can be detected using state-of-the-art machine learning models. In order to identify credit card frauds, the fifteenth chapter introduces a hybrid model. In the sixteenth chapter, the editors propose a model that leverages natural language processing techniques for generating a mapping between APT-related reports and cyber kill chain. A deep learning-based approach to detect ransomware is introduced, as well as a proposed clustering approach to detect IoT malware in the last two chapters.

This handbook primarily targets professionals and scientists working in Big Data, Digital Forensics, Machine Learning, Cyber Security Cyber Threat Analytics and Cyber Threat Hunting as a reference book. Advanced level-students and researchers studying and working in Computer systems, Computer networks and Artificial intelligence will also find this reference useful.

"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.

Informazioni sull’autore

Kim-Kwang Raymond Choo received the Ph.D. in Information Security in 2006 from Queensland University of Technology, Australia. He currently holds the Cloud Technology Endowed Professorship at The University of Texas at San Antonio (UTSA). He is an IEEE Computer Society Distinguished Visitor (2021 - 2023), and a Web of Science's Highly Cited Researcher in the field of Cross-Field - 2020. In 2015, he and his team won the Digital Forensics Research Challenge organized by Germany's University of Erlangen-Nuremberg. He is the recipient of the 2019 IEEE Technical Committee on Scalable Computing (TCSC) Award for Excellence in Scalable Computing (Middle Career Researcher), the 2018 UTSA College of Business Col. Jean Piccione and Lt. Col. Philip Piccione Endowed Research Award for Tenured Faculty, the British Computer Society's 2019 Wilkes Award Runner-up, the 2014 Highly Commended Award by the Australia New Zealand Policing Advisory Agency, the Fulbright Scholarship in 2009, the 2008 Australia Day Achievement Medallion, and the British Computer Society's Wilkes Award in 2008. He has also received best paper awards from the IEEE Consumer Electronics Magazine for 2020, EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking (JWCN) in 2019, IEEE TrustCom 2018, and ESORICS 2015; the Korea Information Processing Society's Journal of Information Processing Systems (JIPS) Survey Paper Award (Gold) 2019; the IEEE Blockchain 2019 Outstanding Paper Award; and Best Student Paper Awards from Inscrypt 2019 and ACISP 2005.

Since receiving his PhD in 2011, Dr. Dehghantanha has made significant contributions to the fast-moving fields of cybersecurity and cyber threat intelligence. He is a Canada Research Chair in Cybersecurity and Threat Intelligence, and an EU Marie-Curie Fellow Alumni in digital forensics. Dr. Dehghantanha has pioneered the use of ML-based systems for threat hunting in IoT/ICS devices using physical characteristics(e.g. power consumption) as opposed to application-level characteristics (e.g. IP addresses). His works have resulted in an Intrusion Detection System (IDS) for IoT networks; and deep learning models for threat hunting in the edge layer of ICS networks. In 2019, with support from the Department of National Defense Canada, he has developed the first multi-view fuzzy machine learning system for cyber threat attribution. He is among few academics contributing to fundamental research in cyber threat intelligence, with most research taking place in industry settings. His work helps define this new discipline while informing practical strategies. He has built a Cyber Kill Chain-based threat intelligence framework for analyzing banking Trojan campaigns which is widely used to model different attack campaigns, including APT groups activities, analyzing crypto-ransomware campaigns, and analyzing Advanced Persistent Threat (APT) groups targeting critical national infrastructure. He is currently the director of Cyber Science Lab at the University of Guelph, Ontario, Canada.

"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.

Buchpark

Trebbin, Germania

Venditore con 5 stelle

Venditore AbeBooks dal 30 settembre 2021

Tariffe di spedizione da Germania a U.S.A.

Articolo	Da 60 a 60 giorni lavorativi	Da 60 a 60 giorni lavorativi
Primo articolo	EUR 105,00	EUR 130,00

I tempi di consegna sono stabiliti dai venditori e variano in base al corriere e al paese. Gli ordini che devono attraversare una dogana possono subire ritardi e spetta agli acquirenti pagare eventuali tariffe o dazi associati. I venditori possono contattarti in merito ad addebiti aggiuntivi dovuti a eventuali maggiorazioni dei costi di spedizione dei tuoi articoli.

Metodi di pagamento

Assegno
Bonifico bancario
PayPal

Descrizione dello Store

Seit über 30 Jahren handeln wir mit Büchern. Begonnen hat alles als kleiner Fachbuchhandel in Berlin. Heute sind wir spezialisiert auf den An- und Verkauf gebrauchter Bücher. Noch immer liegt unser Fokus dabei auf den Kategorien: Fachbuch und englischsprachige Literatur. Hinzu kommen Bücher aus allen anderen Genres, wie Belletristik, Biografien oder Kinderbücher. Unser oberstes Ziel ist dabei die Weiterverwendung von Dingen und die Schonung von Ressourcen. Neben dem Ankauf von privaten Büchern oder Haushaltsauflösungen kaufen wir bundesweit komplette Bibliotheken und Buchbestände von Institutionen auf, um diese nachhaltig ein weiteres Mal auf den Markt zu bringen. Parallel dazu bietet Buchpark die Möglichkeit, große Mengen einzulagern. Ganze Bibliotheken und umfangreiche Buchbestände werden von uns professionell auf Qualitätsmerkmale hin untersucht und sorgfältig für den Onlinehandel aufbereitet. Wir schenken Büchern ein zweites Leben.…

Informazioni sull’azienda del venditore

Buchpark GmbH

Krügerweg 1
Trebbin, Germania 14959

Contatta il venditoreVisualizza gli articoli di questo venditoreVisita la vetrina del venditore

Diritto di recesso

Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.

Informazioni sul diritto di recesso

Diritto legale di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).

Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.

Effetti del recesso

In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.

Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.

Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.

Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Buchpark, Trebbin, Germany, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.

Eccezioni al diritto di recesso

Il diritto di recesso non si applica a:

La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.