Big Data Analytics and Intelligent Systems for Cyber Threat Intelligence
Ces dernières années, des efforts considérables ont été consacrés à la protection des systèmes informatiques contre les cybermenaces. Il s'agit de l'une des tâches de cybersécurité les plus critiques pour les utilisateurs individuels et les entreprises, car une seule attaque peut compromettre des données et entraîner des pertes suffisantes. Les pertes massives et les attaques fréquentes exigent des méthodes de détection précises et rapides. Les méthodes statiques et dynamiques actuelles ne permettent pas une détection efficace, en particulier lorsqu'il s'agit d'attaques de type "zero-day". C'est pourquoi il est possible d'utiliser des techniques basées sur l'analyse des données massives (big data) et l'intelligence artificielle.
Cet ouvrage rassemble des chercheurs dans le domaine de l'analyse des big data et des systèmes intelligents pour le renseignement sur les cybermenaces CTI et les données clés afin de faire progresser la mission d'anticipation, d'interdiction, de prévention, de préparation et de réponse à la sécurité intérieure. La grande variété de sujets qu'il présente offre aux lecteurs de multiples perspectives sur diverses disciplines liées à l'analyse des big data et aux systèmes intelligents pour les applications de renseignement sur les cybermenaces.
Les sujets techniques abordés dans le livre comprennent :
⬤ L'analyse des big data pour le renseignement et la détection des cybermenaces.
⬤ Les techniques d'analyse de l'intelligence artificielle.
⬤ La connaissance de la situation en temps réel.
⬤ Techniques d'apprentissage machine pour les CTI.
⬤ Techniques d'apprentissage en profondeur pour les technologies de l'information et de la communication.
⬤ Techniques de détection et de prévention des logiciels malveillants.
⬤ Détection et analyse des intrusions et des menaces de cybersécurité.
⬤ Techniques de blockchain et d'apprentissage automatique pour les technologies de l'information et de la communication.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)