Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
- Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
- In januari gratis thuislevering in België
- Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
- Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
- In januari gratis thuislevering in België
- Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Omschrijving
In today's fast-paced cybersecurity landscape, professionals are increasingly challenged by the vast volumes of cyber threat data, making it difficult to identify and mitigate threats effectively. Traditional clustering methods help in broadly categorizing threats but fall short when it comes to the fine-grained analysis necessary for precise threat management. Supervised machine learning offers a potential solution, but the rapidly changing nature of cyber threats renders static models ineffective and the creation of new models too labor-intensive. This book addresses these challenges by introducing innovative low-data regime methods that enhance the machine learning process with minimal labeled data. The proposed approach spans four key stages: Data Acquisition: Leveraging active learning with advanced models like GPT-4 to optimize data labeling.
Preprocessing: Utilizing GPT-2 and GPT-3 for data augmentation to enrich and diversify datasets.
Model Selection: Developing a specialized cybersecurity language model and using multi-level transfer learning.
Prediction: Introducing a novel adversarial example generation method, grounded in explainable AI, to improve model accuracy and resilience.
Preprocessing: Utilizing GPT-2 and GPT-3 for data augmentation to enrich and diversify datasets.
Model Selection: Developing a specialized cybersecurity language model and using multi-level transfer learning.
Prediction: Introducing a novel adversarial example generation method, grounded in explainable AI, to improve model accuracy and resilience.
Specificaties
Betrokkenen
- Auteur(s):
- Uitgeverij:
Inhoud
- Aantal bladzijden:
- 347
- Taal:
- Engels
- Reeks:
Eigenschappen
- Productcode (EAN):
- 9783658487775
- Verschijningsdatum:
- 21/08/2025
- Uitvoering:
- Paperback
- Formaat:
- Trade paperback (VS)
- Afmetingen:
- 148 mm x 210 mm
- Gewicht:
- 449 g
Alleen bij Standaard Boekhandel
+ 366 punten op je klantenkaart van Standaard Boekhandel
SOLDEN
Beoordelingen
We publiceren alleen reviews die voldoen aan de voorwaarden voor reviews. Bekijk onze voorwaarden voor reviews.