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9789811940163 - Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security: Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits: 1052 (Studies in Computational In... (28 resultados)
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security : Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Verlag, Singapore, SG, 2022
ISBN 10: 9811940169 ISBN 13: 9789811940163
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security : Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security: Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits (Studies in Computational Intelligence, 1052)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security : Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security : Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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DEEP LEARNING FOR COMPUTATIONAL PROBLEMS IN HARDWARE SECURITY (HB 2023)
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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DEEP LEARNING FOR COMPUTATIONAL PROBLEMS
Librería: Speedyhen LLC, Hialeah, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 2 de 5 estrellas
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security: Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits: 1052 (Studies in Computational Intelligence, 1052)
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 97,96
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Deep Learning For Computational Problems
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 112,09
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DEEP LEARNING FOR COMPUTATIONAL PROBLEMS
Librería: Speedyhen, Hertfordshire, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 82,83
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security: Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits (Studies in Computational Intelligence, 1052)
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 132,45
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Añadir al carritoCondición: New. 1st ed. 2023 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Verlag, Singapore, SG, 2022
ISBN 10: 9811940169 ISBN 13: 9789811940163
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 59,84
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Deep Learning For Computational Problems
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 140,09
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2022
ISBN 10: 9811940169 ISBN 13: 9789811940163
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,22
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. The book discusses a broad overview of traditional machine learning methods and state-of-the-art deep learning practices for hardware security applications, in particular the techniques of launching potent modeling attacks on Physically Unclonable Functio.
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security : Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore, 2022
ISBN 10: 9811940169 ISBN 13: 9789811940163
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 51,86
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Añadir al carritoCondición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The book discusses a broad overview of traditional machine learning methods and state-of-the-art deep learning practices for hardware security applications, in particular the techniques of launching potent "modeling attacks" on Physically Unclonable Function (PUF) circuits, which are promising hardware security primitives. The volume is self-contained and includes a comprehensive background on PUF circuits, and the necessary mathematical foundation of traditional and advanced machine learning techniques such as support vector machines, logistic regression, neural networks, and deep learning. This book can be used as a self-learning resource for researchers and practitioners of hardware security, and will also be suitable for graduate-level courses on hardware security and application of machine learning in hardware security. A stand-out feature of the book is the availability of reference software code and datasets to replicate the experiments described in the book.
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security: Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 150,51
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 97 pages. 9.25x6.10x0.51 inches. In Stock.
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Edición internacionalDEEP LEARNING FOR COMPUTATIONAL PROBLEMS IN HARDWARE SECURITY (HB 2023)
Librería: UK BOOKS STORE, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security : Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Nature Singapore, 2022
ISBN 10: 9811940169 ISBN 13: 9789811940163
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 113,84
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The book discusses a broad overview of traditional machine learning methods and state-of-the-art deep learning practices for hardware security applications, in particular the techniques of launching potent 'modeling attacks' on Physically Unclonable Function (PUF) circuits, which are promising hardware security primitives. The volume is self-contained and includes a comprehensive background on PUF circuits, and the necessary mathematical foundation of traditional and advanced machine learning techniques such as support vector machines, logistic regression, neural networks, and deep learning. This book can be used as a self-learning resource for researchers and practitioners of hardware security, and will also be suitable for graduate-level courses on hardware security and application of machine learning in hardware security. A stand-out feature of the book is the availability of reference software code and datasets to replicate the experiments described in the book.
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 3 de 5 estrellas
EUR 86,24
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Añadir al carritoCondición: new. Questo è un articolo print on demand.
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security: Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 117,76
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 97 pages. 9.25x6.10x0.51 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore Sep 2022, 2022
ISBN 10: 9811940169 ISBN 13: 9789811940163
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,99
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The book discusses a broad overview of traditional machine learning methods and state-of-the-art deep learning practices for hardware security applications, in particular the techniques of launching potent 'modeling attacks' on Physically Unclonable Function (PUF) circuits, which are promising hardware security primitives. The volume is self-contained and includes a comprehensive background on PUF circuits, and the necessary mathematical foundation of traditional and advanced machine learning techniques such as support vector machines, logistic regression, neural networks, and deep learning. This book can be used as a self-learning resource for researchers and practitioners of hardware security, and will also be suitable for graduate-level courses on hardware security and application of machine learning in hardware security. A stand-out feature of the book is the availability of reference software code and datasets to replicate the experiments described in the book. 100 pp. Englisch.
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security: Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits (Studies in Computational Intelligence, 1052)
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 134,45
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand.
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security: Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits (Studies in Computational Intelligence, 1052)
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 147,56
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND.
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security | Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 95,70
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security | Modeling Attacks on Strong Physically Unclonable Function Circuits | Pranesh Santikellur (u. a.) | Buch | xiii | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9789811940163 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Deep Learning for Computational Problems in Hardware Security
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Nature Singapore Sep 2022, 2022
ISBN 10: 9811940169 ISBN 13: 9789811940163
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,99
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The book discusses a broad overview of traditional machine learning methods and state-of-the-art deep learning practices for hardware security applications, in particular the techniques of launching potent 'modeling attacks' on Physically Unclonable Function (PUF) circuits, which are promising hardware security primitives. The volume is self-contained and includes a comprehensive background on PUF circuits, and the necessary mathematical foundation of traditional and advanced machine learning techniques such as support vector machines, logistic regression, neural networks, and deep learning. This book can be used as a self-learning resource for researchers and practitioners of hardware security, and will also be suitable for graduate-level courses on hardware security and application of machine learning in hardware security. A stand-out feature of the book is the availability of reference software code and datasets to replicate the experiments described in the book.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 100 pp. Englisch.
