Next-Generation Cyber Defense (Paperback)

Name: Next-Generation Cyber Defense (Paperback)
Author: Garima Mathur
ISBN: 9789999347648

Garima Mathur

Lingua: inglese

Editore: Eliva Press, 2026

9999347649 / 9789999347648

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Paperback. Cybersecurity has become one of the most critical challenges of the digital era, with the rapid growth of cloud computing, the Internet of Things (IoT), Industrial IoT (IIoT), and interconnected smart systems. Traditional intrusion detection methods struggle to identify sophisticated and previously unseen cyberattacks, creating a pressing need for intelligent, adaptive, and real-time security solutions. Next-Generation Cyber Defense: Deep Learning Approaches for Intrusion Detection and Prevention presents advanced artificial intelligence techniques for designing highly effective Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS). The book introduces two novel frameworks: the DCNN-BiGRU hybrid deep learning model, which combines Deep Convolutional Neural Networks with Bidirectional Gated Recurrent Units for accurate multiclass attack detection, and the Leading Ensemble Decision Classifier Module (LEDCM), an innovative online ensemble framework that enhances prediction accuracy through dynamic class-wise leader selection. These models achieve outstanding performance on benchmark cybersecurity datasets, demonstrating their effectiveness in detecting both known and emerging cyber threats. The book provides a comprehensive overview of intrusion detection systems, machine learning and deep learning techniques, ensemble learning, feature engineering, data preprocessing, performance evaluation, and real-world implementation using benchmark datasets. It bridges theoretical concepts with practical methodologies, enabling readers to understand, design, and deploy intelligent cyber defense systems for modern network environments. In addition, it explores emerging research directions such as explainable AI, federated learning, adversarial robustness, and edge-based intrusion detection, offering valuable insights into the future of cybersecurity. Designed for researchers, postgraduate students, cybersecurity professionals, and AI practitioners, this book serves as both an academic reference and a practical guide. By integrating cutting-edge deep learning architectures with robust ensemble techniques, it provides scalable and reliable solutions for protecting next-generation. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

Codice articolo 9789999347648

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Titolo: Next-Generation Cyber Defense (Paperback)
Autore: Garima Mathur
Editore: Eliva Press
Anno di pubblicazione: 2026
Condizione: new
Rilegatura: Paperback
Lingua: inglese
ISBN 10: 9999347649
ISBN 13: 9789999347648

Cybersecurity has become one of the most critical challenges of the digital era, with the rapid growth of cloud computing, the Internet of Things (IoT), Industrial IoT (IIoT), and interconnected smart systems. Traditional intrusion detection methods struggle to identify sophisticated and previously unseen cyberattacks, creating a pressing need for intelligent, adaptive, and real-time security solutions. Next-Generation Cyber Defense: Deep Learning Approaches for Intrusion Detection and Prevention presents advanced artificial intelligence techniques for designing highly effective Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS). The book introduces two novel frameworks: the DCNN-BiGRU hybrid deep learning model, which combines Deep Convolutional Neural Networks with Bidirectional Gated Recurrent Units for accurate multiclass attack detection, and the Leading Ensemble Decision Classifier Module (LEDCM), an innovative online ensemble framework that enhances prediction accuracy through dynamic class-wise leader selection. These models achieve outstanding performance on benchmark cybersecurity datasets, demonstrating their effectiveness in detecting both known and emerging cyber threats. The book provides a comprehensive overview of intrusion detection systems, machine learning and deep learning techniques, ensemble learning, feature engineering, data preprocessing, performance evaluation, and real-world implementation using benchmark datasets. It bridges theoretical concepts with practical methodologies, enabling readers to understand, design, and deploy intelligent cyber defense systems for modern network environments. In addition, it explores emerging research directions such as explainable AI, federated learning, adversarial robustness, and edge-based intrusion detection, offering valuable insights into the future of cybersecurity. Designed for researchers, postgraduate students, cybersecurity professionals, and AI practitioners, this book serves as both an academic reference and a practical guide. By integrating cutting-edge deep learning architectures with robust ensemble techniques, it provides scalable and reliable solutions for protecting next-generation.

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