Tetali sai deep (20 resultados)
The Android Malware Handbook: Detection and Analysis by Human and Machine
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.S.; Tetali, Sai Deep; Xiong, Yanhai
- Tapa blanda
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The Android Malware Handbook: Detection and Analysis by Human and Machine
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.S.; Tetali, Sai Deep; Xiong, Yanhai
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Android Malware Detection With Machine Learning : Detection and Analysis by Human and Machine
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.s.; Tetali, Sai Deep
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The Android Malware Handbook: Detection and Analysis by Human and Machine
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.S.; Tetali, Sai Deep; Xiong, Yanhai
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Android Malware Detection With Machine Learning : Detection and Analysis by Human and Machine
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.s.; Tetali, Sai Deep
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Paperback. Condición: New. This comprehensive guide to Android malware introduces current threats facing the world's most widely used operating system. After exploring the history of attacks seen in the wild since the time Android first launched, including several malware families previously absent from the literature, you'll pr…actice static and dynamic approaches to analysing real malware specimens. Next, you'll examine the machine-learning techniques used to detect malicious apps, the types of classification models that defenders can use, and the various features of malware specimens that can become input to these models. You'll then adapt these machine-learning strategies to the identification of malware categories like banking trojans, ransomware, and SMS fraud. You'll learn: How historical Android malware can elevate your understanding of current threats; How to manually identify and analyse current Android malware using static and dynamic reverse-engineering tools; How machine-learning algorithms can analyse thousands of apps to detect malware at scale.
Android Malware Detection with Machine Learning
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.S.; Tetali, Sai Deep; Xiong, Yanhai
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The Android Malware Handbook: Detection and Analysis by Human and Machine
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.S.; Tetali, Sai Deep; Xiong, Yanhai
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Paperback. Condición: New.
Android Malware Detection with Machine Learning
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.S.; Tetali, Sai Deep; Xiong, Yanhai
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Android Malware Detection With Machine Learning : Detection and Analysis by Human and Machine
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.s.; Tetali, Sai Deep
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Android Malware Detection with Machine Learning
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.S.; Tetali, Sai Deep; Xiong, Yanhai
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Condición: New.
Android Malware Detection With Machine Learning: Using Manual Analysis and Ml-based Detection
Han, Qian/ Tetali, Sai Deep/ Mandujano, Salvador/ Porst, Sebastian/ Subrahmanian, V. S.
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Paperback. Condición: Brand New. 280 pages. 9.25x7.00x1.02 inches. In Stock.
The Android Malware Handbook: Detection and Analysis by Human and Machine
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.S.; Tetali, Sai Deep; Xiong, Yanhai
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Paperback. Condición: New.
The Android Malware Handbook
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.S.; Tetali, Sai Deep; Xiong, Yanhai
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Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de AmericaRomtrade Corp.
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The Android Malware Handbook
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.S.; Tetali, Sai Deep; Xiong, Yanhai
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Android Malware Detection With Machine Learning : Detection and Analysis by Human and Machine
Han, Qian; Mandujano, Salvador; Porst, Sebastian; Subrahmanian, V.s.; Tetali, Sai Deep
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Paperback. Condición: New. This comprehensive guide to Android malware introduces current threats facing the world's most widely used operating system. After exploring the history of attacks seen in the wild since the time Android first launched, including several malware families previously absent from the literature, you'll pr…actice static and dynamic approaches to analysing real malware specimens. Next, you'll examine the machine-learning techniques used to detect malicious apps, the types of classification models that defenders can use, and the various features of malware specimens that can become input to these models. You'll then adapt these machine-learning strategies to the identification of malware categories like banking trojans, ransomware, and SMS fraud. You'll learn: How historical Android malware can elevate your understanding of current threats; How to manually identify and analyse current Android malware using static and dynamic reverse-engineering tools; How machine-learning algorithms can analyse thousands of apps to detect malware at scale.
The Android Malware Handbook
Qian Han|Salvador Mandujano|Sebastian Porst|V.S. Subrahmanian|Sai Deep Tetali|Yanhai Xiong
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Condición: New. Qian Han, Research Scientist at Meta since 2021, received his PhD in Computer Science from Dartmouth College and his Bachelor&rsquos in Electronic Engineering from Tsinghua University, Beijing, China.Salvador Mandujano, Security Engin.
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Paperback. Condición: New. This comprehensive guide to Android malware introduces current threats facing the world's most widely used operating system. After exploring the history of attacks seen in the wild since the time Android first launched, including several malware families previously absent from the literature, you'll pr…actice static and dynamic approaches to analysing real malware specimens. Next, you'll examine the machine-learning techniques used to detect malicious apps, the types of classification models that defenders can use, and the various features of malware specimens that can become input to these models. You'll then adapt these machine-learning strategies to the identification of malware categories like banking trojans, ransomware, and SMS fraud. You'll learn: How historical Android malware can elevate your understanding of current threats; How to manually identify and analyse current Android malware using static and dynamic reverse-engineering tools; How machine-learning algorithms can analyse thousands of apps to detect malware at scale.
