Réseaux neuronaux graphiques responsables : Un guide complet des applications en matière de cybersécurité

Réseaux neuronaux graphiques responsables (Mohamed Abdel-Basset)

Titre original :

Responsible Graph Neural Networks

Contenu du livre :

L'augmentation de la fréquence et de la complexité des cybermenaces exige des spécialistes de la cybersécurité des réponses robustes, automatisées et rapides. Ce livre offre une étude complète dans le domaine de l'apprentissage par graphe dans la cybernétique, en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux à graphe (GNN) et leurs applications dans le domaine de la cybersécurité.

Trois parties examinent les bases, les méthodes et les pratiques, et les sujets avancés. La première partie présente les bases des structures de données de graphes et de l'intégration de graphes et donne une vue taxonomique des réseaux neuronaux de graphes et de leurs applications en matière de cybersécurité. La deuxième partie explique trois catégories différentes d'apprentissage par graphe, notamment l'apprentissage déterministe, génératif et par renforcement, et la manière dont elles peuvent être utilisées pour développer des modèles de cyberdéfense.

La discussion de chaque catégorie couvre l'applicabilité des graphes simples et complexes, l'extensibilité, les algorithmes représentatifs et les détails techniques. Les étudiants de premier cycle, les étudiants diplômés, les chercheurs, les cyber-analystes et les ingénieurs en intelligence artificielle qui souhaitent comprendre les méthodes pratiques d'apprentissage profond trouveront dans ce livre une ressource inestimable.