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Produktbild: Advanced Machine Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks
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Advanced Machine Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks

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154,99 € UVP 205,50 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

28.05.2025

Herausgeber

Dinh Thai Hoang + weitere

Verlag

Elsevier Science & Technology

Seitenzahl

426

Maße (L/B/H)

23,5/19,1/2,2 cm

Gewicht

870 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-443-29032-9

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Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

28.05.2025

Herausgeber

Verlag

Elsevier Science & Technology

Seitenzahl

426

Maße (L/B/H)

23,5/19,1/2,2 cm

Gewicht

870 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-443-29032-9

EU-Ansprechpartner

Zeitfracht Medien GmbH
Ferdinand-Jühlke-Straße 7
99095 Erfurt
DE
produktsicherheit@zeitfracht.de

Herstelleradresse

Elsevier Science & Technology
London Wall 125
EC2Y 5AS London
GB
tradeorders@elsevier.com

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  • Produktbild: Advanced Machine Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks
  • 1. Machine Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks: An Overview
    2. Evaluation and Performance Metrics for IoT Security Networks
    3. Adversarial Machine Learning Techniques for the Industrial IoT Paradigm
    4. Federated Learning for Distributed Intrusion Detection in IoT Networks
    5. Safeguarding IoT Networks with Generative Adversarial Networks
    6. Meta-Learning for Cyber-Attack Detection in IoT Networks
    7. Transfer Learning with CNN for Cyberattack Detection in IoT Networks
    8. Lightweight Intrusion Detection Methods Based on Artificial Intelligence for IoT Networks
    9. A New Federated Learning System with Attention-Aware Aggregation Method for Intrusion Detection Systems
    10. Enhancing Intrusion Detection using Improved Sparrow Search Algorithm with Deep Learning on Internet of Things Environment
    11. Advancing Cyberattack Detection for In-Vehicle Network: A Comparative Study of Machine Learning-based Intrusion Detection System
    12. Practical Approaches Towards IoT Dataset Generation for Security Experiments
    13. Challenges and Potential Research Directions for Machine Learning-based Cyber-Attack Detection in IoT Networks