Wang / Ahmadzadeh / Ciptadi | Deployable Machine Learning for Security Defense | Buch | 978-3-030-59620-0 | sack.de

Buch, Englisch, Band 1271, 165 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 277 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

Wang / Ahmadzadeh / Ciptadi

Deployable Machine Learning for Security Defense

First International Workshop, MLHat 2020, San Diego, CA, USA, August 24, 2020, Proceedings
1. Auflage 2020
ISBN: 978-3-030-59620-0
Verlag: Springer International Publishing

First International Workshop, MLHat 2020, San Diego, CA, USA, August 24, 2020, Proceedings

Buch, Englisch, Band 1271, 165 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 277 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

ISBN: 978-3-030-59620-0
Verlag: Springer International Publishing

This book constitutes selected papers from the First International Workshop on Deployable Machine Learning for Security Defense, MLHat 2020, held in August 2020. Due to the COVID-19 pandemic the conference was held online. 
The 8 full papers were thoroughly reviewed and selected from 13 qualified submissions. The papers are organized in the following topical sections: understanding the adversaries; adversarial ML for better security; threats on networks.
Wang / Ahmadzadeh / Ciptadi Deployable Machine Learning for Security Defense jetzt bestellen!

Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Wang, Gang
Ahmadzadeh, Ali
Ciptadi, Arridhana

Fachgebiete

Weitere Infos & Material

Understanding the Adversaries.- Adversarial ML for Better Security.- Threats on Networks.

Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.