Integrating Advanced Technologies for Enhanced Security and Efficiency

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Inhaltsangabe

AI-Powered Threat Detection and Prevention.- Cyber Threat Detection and Classification Using Machine Learning Techniques.- A Network Intrusion Detection System using Machine Learning Algorithms.- Enhancing Real-time Security Monitoring: A Hybrid Machine Learning Approach to Cyber Threat Detection.- Hybrid Ensemble Models for Phishing Website Detection: A Comprehensive Comparative Analysis Using varies Classifier Approaches.- Federated Threat Detection with Dirichlet Distribution.- Safeguarding Authenticity: Tackling the  Cybersecurity Implications of Deepfake AI.- Evaluating TabNet’s Performance Against Phishing Threats using Deep Learning for Cybersecurity.- Integrating AI, IoT, and Blockchain for Holistic Solutions.- Pragmatic review and Implementation of models targeted toward the identification of fake social media profiles.- Multi- Task Cascaded Convolutional Neural Network Foundation for Driver Drowsiness Detection.- Countering the Imposters: An Efficient Multimodal Approach to Fake Profile Detection on Social Media Sites.

Produktdetails
  • Erscheinungsdatum: 08.08.2025
  • Autor/Autorin: Alvaro Rocha
  • Reihe: Intelligent Technologies and Robotics (R0)
  • Format: E-Book
  • Dateiformat: PDF
  • Kopierschutz: Wasserzeichen
  • Dateigröße: 20.1 MB
  • Verlag: SPRINGER
  • Sprache: Englisch
  • Umfang: 450 Seiten
  • ISBN: 9783031917981
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  • Kompatibilität: Lesbar auf Geräten und Apps mit PDF-Unterstützung.
Herstellerinformationen
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