Postępy i wyzwania związane z ML DL w cyberbezpieczeństwie

Integracja cyberbezpiecze¿stwa i inteligentnych systemów, podkre¿laj¿ca, w jaki sposób uczenie maszynowe (ML) i g¿¿bokie uczenie (DL) wzmacniaj¿ nowoczesn¿ cyberobron¿. Wprowadza podstawowe koncepcje cyberbezpiecze¿stwa, ewolucj¿ zagro¿e¿ i obrony oraz podstawowe zasady ML, takie jak gromadzenie danych, przetwarzanie wst¿pne, algorytmy uczenia si¿ i wyzwania, w tym brak równowagi danych, dryf koncepcji, skalowalno¿¿ i solidno¿¿. Tekst bada architektury g¿¿bokiego uczenia i ich zastosowania w wykrywaniu w¿amä, analizie zagro¿e¿ i z¿o¿liwego oprogramowania, k¿ad¿c nacisk na wykrywanie anomalii, zautomatyzowan¿ analiz¿ zagro¿e¿ i odporno¿¿ na uniki. Omówiono tak¿e uczenie maszynowe przeciwników, solidno¿¿ modeli, kwestie etyczne i prawne, prywatno¿¿ i interpretowalno¿¿. Ksi¿¿ka ko¿czy si¿ omówieniem nowych technologii sztucznej inteligencji, autonomicznych systemów obronnych i przysz¿ych kierunków badä w zakresie budowania odpornych i zrozumiäych rozwi¿zä cyberbezpiecze¿stwa opartych na sztucznej inteligencji.