9783319737874 - artificial intelligence tools for cyber attribution (springerbriefs in computer science) de nunes, eric; shakarian, paulo; simari, gerardo i.; ruef, andrew (20 resultados)
Artificial Intelligence Tools for Cyber Attribution
Shakarian, Paulo; Nunes, Eric; Ruef, Andrew; Simari, Gerardo
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Artificial Intelligence Tools for Cyber Attribution (SpringerBriefs in Computer Science)
Nunes, Eric,Shakarian, Paulo,Simari, Gerardo I.,Ruef, Andrew
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Artificial Intelligence Tools for Cyber Attribution (SpringerBriefs in Computer Science)
Nunes, Eric; Shakarian, Paulo; Simari, Gerardo I.; Ruef, Andrew
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Shakarian, Paulo; Nunes, Eric; Ruef, Andrew; Simari, Gerardo
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Artificial Intelligence Tools for Cyber Attribution (SpringerBriefs in Computer Science)
Nunes, Eric; Shakarian, Paulo; Simari, Gerardo I.; Ruef, Andrew
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Editorial: Springer 2018-02, 2018
Serie: Libro 253 de 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Shakarian, Paulo; Nunes, Eric; Ruef, Andrew; Simari, Gerardo
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Artificial Intelligence Tools for Cyber Attribution (SpringerBriefs in Computer Science)
Nunes, Eric; Shakarian, Paulo; Simari, Gerardo I.; Ruef, Andrew
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Shakarian, Paulo; Nunes, Eric; Ruef, Andrew; Simari, Gerardo
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Artificial Intelligence Tools for Cyber Attribution
Shakarian, Paulo/ Nunes, Eric/ Ruef, Andrew/ Simari, Gerardo
Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc, 2018
Serie: Libro 253 de 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, 2018
Serie: Libro 253 de 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Berlin, Springer, 2018
Serie: Libro 253 de 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This SpringerBrief discusses how to develop intelligent systems for cyber attribution regarding cyber-attacks. Specifically, the authors review the multiple facets of the cyber attribution problem that make it difficult for 'out-of-the-box' artific…ial intelligence and machine learning techniques to handle. Attributing a cyber-operation through the use of multiple pieces of technical evidence (i.e., malware reverse-engineering and source tracking) and conventional intelligence sources (i.e., human or signals intelligence) is a difficult problem not only due to the effort required to obtain evidence, but the ease with which an adversary can plant false evidence. This SpringerBrief not only lays out the theoretical foundations for how to handle the unique aspects of cyber attribution - and how to update models used for this purpose - but it also describes a series of empirical results, as well as compares results of specially-designed frameworks for cyber attribution to standard machine learning approaches. Cyber attribution is not only a challenging problem, but there are also problems in performing such research, particularly in obtaining relevant data. This SpringerBrief describes how to use capture-the-flag for such research, and describes issues from organizing such data to running your own capture-the-flag specifically designed for cyber attribution. Datasets and software are also available on the companion website.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Artificial Intelligence Tools for Cyber Attribution | Eric Nunes (u. a.) | Taschenbuch | viii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319737874 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Nunes, Eric; Shakarian, Paulo; Simari, Gerardo I.; Ruef, Andrew
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Idioma: Inglés
Editorial: Berlin Springer International Publishing Springer Feb 2018, 2018
Serie: Libro 253 de 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This SpringerBrief discusses how to develop intelligent systems for cyber attribution regarding cyber-attacks. Specifically, the authors review the multiple facets of the cyber attribution problem that make it difficult for 'out-of-…the-box' artificial intelligence and machine learning techniques to handle. Attributing a cyber-operation through the use of multiple pieces of technical evidence (i.e., malware reverse-engineering and source tracking) and conventional intelligence sources (i.e., human or signals intelligence) is a difficult problem not only due to the effort required to obtain evidence, but the ease with which an adversary can plant false evidence. This SpringerBrief not only lays out the theoretical foundations for how to handle the unique aspects of cyber attribution - and how to update models used for this purpose - but it also describes a series of empirical results, as well as compares results of specially-designed frameworks for cyber attribution to standard machine learning approaches. Cyber attribution is not only a challenging problem, but there are also problems in performing such research, particularly in obtaining relevant data. This SpringerBrief describes how to use capture-the-flag for such research, and describes issues from organizing such data to running your own capture-the-flag specifically designed for cyber attribution. Datasets and software are also available on the companion website. 91 pp. Englisch.
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