Machine Learning and Data Mining for Computer Security
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Mär 2012, 2012
Serie: Libro 3 di 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This timely book provides an overview of the current state of research in machine learning and data mining as it applies to problems in computer security. It has a strong focus on information processing and combines and extends results from the hot topic of computer security.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 228 pp. Englisch.
Codice articolo 9781849965446
- Titolo
- Machine Learning and Data Mining for Computer Security
- Autore
- Marcus A. Maloof
- Editore
- Springer, Springer Mär 2012
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1849965447
- ISBN 13
- 9781849965446
- Peso dell'articolo
- 353 grammi
- Dimensioni
- 235x155x13 mm
- Serie
- Libro 3 di 66: Advanced Information and Knowledge Processing
This timely book provides an overview of the current state of research in machine learning and data mining as it applies to problems in computer security. It has a strong focus on information processing and combines and extends results from the hot topic of computer security.
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Dalla quarta di copertina
The Internet began as a private network connecting government, military, and academic researchers. As such, there was little need for secure protocols, encrypted packets, and hardened servers. When the creation of the World Wide Web unexpectedly ushered in the age of the commercial Internet, the network's size and subsequent rapid expansion made it impossible retroactively to apply secure mechanisms. The Internet's architects never coined terms such as spam, phishing, zombies, and spyware, but they are terms and phenomena we now encounter constantly.
Programming detectors for such threats has proven difficult. Put simply, there is too much information---too many protocols, too many layers, too many applications, and too many uses of these applications---for anyone to make sufficient sense of it all. Ironically, given this wealth of information, there is also too little information about what is important for detecting attacks.
Methods of machine learning and data mining can help build better detectors from massive amounts of complex data. Such methods can also help discover the information required to build more secure systems. For some problems in computer security, one can directly apply machine learning and data mining techniques. Other problems, both current and future, require new approaches, methods, and algorithms.
This book presents research conducted in academia and industry on methods and applications of machine learning and data mining for problems in computer security and will be of interest to researchers and practitioners, as well students.
‘Dr. Maloof not only did a masterful job of focusing the book on a critical area that was in dire need of research, but he also strategically picked papers that complemented each other in a productive manner. … This book is a must read for anyone interested in how research can improve computer security.’
Dr Eric Cole, Computer Security Expert
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