Machine Learning for Cyber Physical System: Advances and Challenges
Lingua: inglese
Editore: Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer, 2024
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- Nuovo
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Codice articolo 9783031540370
- Titolo
- Machine Learning for Cyber Physical System: Advances and Challenges
- Autore
- Janmenjoy Nayak
- Editore
- Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031540379
- ISBN 13
- 9783031540370
- Peso dell'articolo
- 742 grammi
- Dimensioni
- 235x155x26 mm
This book provides a comprehensive platform for learning the state-of-the-art machine learning algorithms for solving several cybersecurity issues. It is helpful in guiding for the implementation of smart machine learning solutions to detect various cybersecurity problems and make the users to understand in combating malware, detect spam, and fight financial fraud to mitigate cybercrimes. With an effective analysis of cyber-physical data, it consists of the solution for many real-life problems such as anomaly detection, IoT-based framework for security and control, manufacturing control system, fault detection, smart cities, risk assessment of cyber-physical systems, medical diagnosis, smart grid systems, biometric-based physical and cybersecurity systems using advance machine learning approach. Filling an important gap between machine learning and cybersecurity communities, it discusses topics covering a wide range of modern and practical advance machine learning techniques, frameworks, and development tools to enable readers to engage with the cutting-edge research across various aspects of cybersecurity.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book provides a comprehensive platform for learning the state-of-the-art machine learning algorithms for solving several cybersecurity issues. It is helpful in guiding for the implementation of smart machine learning solutions to detect various cybersecurity problems and make the users to understand in combating malware, detect spam, and fight financial fraud to mitigate cybercrimes. With an effective analysis of cyber-physical data, it consists of the solution for many real-life problems such as anomaly detection, IoT-based framework for security and control, manufacturing control system, fault detection, smart cities, risk assessment of cyber-physical systems, medical diagnosis, smart grid systems, biometric-based physical and cybersecurity systems using advance machine learning approach. Filling an important gap between machine learning and cybersecurity communities, it discusses topics covering a wide range of modern and practical advance machine learning techniques, frameworks, and development tools to enable readers to engage with the cutting-edge research across various aspects of cybersecurity.
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