Phishing Detection Using Content-Based Image Classification
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC Jun 2022, 2022
- Rilegato
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Phishing Detection Using Content-Based Image Classification is an invaluable resource for any deep learning and cybersecurity professional and scholar trying to solve various cybersecurity tasks using new age technologies like Deep Learning and Computer Vision. With various rule-based phishing detection techniques at play which can be bypassed by phishers, this book provides a step-by-step approach to solve this problem using Computer Vision and Deep Learning techniques with significant accuracy.The book offers comprehensive coverage of the most essential topics, including:Programmatically reading and manipulating image dataExtracting relevant features from imagesBuilding statistical models using image featuresUsing state-of-the-art Deep Learning models for feature extractionBuild a robust phishing detection tool even with less dataDimensionality reduction techniquesClass imbalance treatmentFeature Fusion techniquesBuilding performance metrics for multi-class classification taskAnother unique aspect of this book is it comes with a completely reproducible code base developed by the author and shared via python not Elektronisches Buch for quick launch and running capabilities. They can be leveraged for further enhancing the provided models using new advancement in the field of computer vision and more advanced algorithms. 134 pp. Englisch.…
Codice articolo 9781032108537
- Titolo
- Phishing Detection Using Content-Based Image Classification
- Autore
- Shekhar Khandelwal
- Editore
- Chapman And Hall/CRC Jun 2022
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032108533
- ISBN 13
- 9781032108537
- Peso dell'articolo
- 309 grammi
- Dimensioni
- 222x145x11 mm
Phishing Detection Using Content-Based Image Classification is an invaluable resource for any deep learning and cybersecurity professional and scholar trying to solve various cybersecurity tasks using new age technologies like Deep Learning and Computer Vision. With various rule-based phishing detection techniques at play which can be bypassed by phishers, this book provides a step-by-step approach to solve this problem using Computer Vision and Deep Learning techniques with significant accuracy.
The book offers comprehensive coverage of the most essential topics, including:
- Programmatically reading and manipulating image data
- Extracting relevant features from images
- Building statistical models using image features
- Using state-of-the-art Deep Learning models for feature extraction
- Build a robust phishing detection tool even with less data
- Dimensionality reduction techniques
- Class imbalance treatment
- Feature Fusion techniques
- Building performance metrics for multi-class classification task
Another unique aspect of this book is it comes with a completely reproducible code base developed by the author and shared via python notebooks for quick launch and running capabilities. They can be leveraged for further enhancing the provided models using new advancement in the field of computer vision and more advanced algorithms.
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Informazioni sull’autore
Shekhar Khandelwal is a Data Scientist and works for Ernst & Young (EY) for Data & Analytics team. He has an extensive experience of around 15 years in the industry, and has worked across every sphere of Software Development Lifecycle. He has worked as a product developer, industry solutions developer, data engineer, data scientist and also as a Cloud developer. Previously, he worked for IBM Software labs where he also got a chance to work for industrial IoT based IBM cognitive product development and client deployment using various Watson tools and technologies. He is an industry leader solving challenging Computer Vision, NLP and Predictive Analytics based problems using Machine Learning and Deep Learning.
Dr. Rik Das is currently a Lead Software Engineer in Computer Vision Research at Siemens Advanta, India. Previously he was with Xavier Institute of Social Service, Ranchi, as an Assistant Professor for the Post Graduate Program in Information Technology. Dr.Das has over 17 years of experience in industrial and academic research. He was professionally associated with many leading universities and institutes in India, including Narsee Monjee Institute of Management Studies (NMIMS) (deemed-to-be-university), Globsyn Business School and Maulana Abul Kalam Azad University of Technology. Dr. Das has a Ph.D. (Tech.) in Information Technology from the University of Calcutta. He has also received his M.Tech. (Information Technology) from the University of Calcutta after his B.E. (Information Technology) from the University of Burdwan, West Bengal, India.
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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
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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.
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