This handbook discusses challenges and limitations in existing solutions, and presents state-of-the-art advances from both academia and industry, in big data analytics and digital forensics. The second chapter comprehensively reviews IoT security, privacy, and forensics literature, focusing on IoT and unmanned aerial vehicles (UAVs). The authors propose a deep learning-based approach to process cloud’s log data and mitigate enumeration attacks in the third chapter. The fourth chapter proposes a robust fuzzy learning model to protect IT-based infrastructure against advanced persistent threat (APT) campaigns. Advanced and fair clustering approach for industrial data, which is capable of training with huge volume of data in a close to linear time is introduced in the fifth chapter, as well as offering an adaptive deep learning model to detect cyberattacks targeting cyber physical systems (CPS) covered in the sixth chapter.

The authors evaluate the performance of unsupervised machine learning for detecting cyberattacks against industrial control systems (ICS) in chapter 7, and the next chapter presents a robust fuzzy Bayesian approach for ICS’s cyber threat hunting. This handbook also evaluates the performance of supervised machine learning methods in identifying cyberattacks against CPS. The performance of a scalable clustering algorithm for CPS’s cyber threat hunting and the usefulness of machine learning algorithms for MacOS malware detection are respectively evaluated.

This handbook continues with evaluating the performance of various machine learning techniques to detect the Internet of Things malware. The authors demonstrate how MacOSX cyberattacks can be detected using state-of-the-art machine learning models. In order to identify credit card frauds, the fifteenth chapter introduces a hybrid model. In the sixteenth chapter, the editors propose a model that leverages natural language processing techniques for generating a mapping between APT-related reports and cyber kill chain. A deep learning-based approach to detect ransomware is introduced, as well as a proposed clustering approach to detect IoT malware in the last two chapters.

This handbook primarily targets professionals and scientists working in Big Data, Digital Forensics, Machine Learning, Cyber Security Cyber Threat Analytics and Cyber Threat Hunting as a reference book. Advanced level-students and researchers studying and working in Computer systems, Computer networks and Artificial intelligence will also find this reference useful.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Kim-Kwang Raymond Choo received the Ph.D. in Information Security in 2006 from Queensland University of Technology, Australia. He currently holds the Cloud Technology Endowed Professorship at The University of Texas at San Antonio (UTSA). He is an IEEE Computer Society Distinguished Visitor (2021 - 2023), and a Web of Science's Highly Cited Researcher in the field of Cross-Field - 2020. In 2015, he and his team won the Digital Forensics Research Challenge organized by Germany's University of Erlangen-Nuremberg. He is the recipient of the 2019 IEEE Technical Committee on Scalable Computing (TCSC) Award for Excellence in Scalable Computing (Middle Career Researcher), the 2018 UTSA College of Business Col. Jean Piccione and Lt. Col. Philip Piccione Endowed Research Award for Tenured Faculty, the British Computer Society's 2019 Wilkes Award Runner-up, the 2014 Highly Commended Award by the Australia New Zealand Policing Advisory Agency, the Fulbright Scholarship in 2009, the 2008 Australia Day Achievement Medallion, and the British Computer Society's Wilkes Award in 2008. He has also received best paper awards from the IEEE Consumer Electronics Magazine for 2020, EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking (JWCN) in 2019, IEEE TrustCom 2018, and ESORICS 2015; the Korea Information Processing Society's Journal of Information Processing Systems (JIPS) Survey Paper Award (Gold) 2019; the IEEE Blockchain 2019 Outstanding Paper Award; and Best Student Paper Awards from Inscrypt 2019 and ACISP 2005.

Since receiving his PhD in 2011, Dr. Dehghantanha has made significant contributions to the fast-moving fields of cybersecurity and cyber threat intelligence. He is a Canada Research Chair in Cybersecurity and Threat Intelligence, and an EU Marie-Curie Fellow Alumni in digital forensics. Dr. Dehghantanha has pioneered the use of ML-based systems for threat hunting in IoT/ICS devices using physical characteristics(e.g. power consumption) as opposed to application-level characteristics (e.g. IP addresses). His works have resulted in an Intrusion Detection System (IDS) for IoT networks; and deep learning models for threat hunting in the edge layer of ICS networks. In 2019, with support from the Department of National Defense Canada, he has developed the first multi-view fuzzy machine learning system for cyber threat attribution. He is among few academics contributing to fundamental research in cyber threat intelligence, with most research taking place in industry settings. His work helps define this new discipline while informing practical strategies. He has built a Cyber Kill Chain-based threat intelligence framework for analyzing banking Trojan campaigns which is widely used to model different attack campaigns, including APT groups activities, analyzing crypto-ransomware campaigns, and analyzing Advanced Persistent Threat (APT) groups targeting critical national infrastructure. He is currently the director of Cyber Science Lab at the University of Guelph, Ontario, Canada.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Anbieterinformationen

I mainly carry imported books from South East Asia / South Asia for readers of all Age Groups.

Zur Homepage des Verk�ufers

Unternehmensdaten des Verk�ufers

PLETOS INC
6931 51st Avenue, WOODSIDE, Woodside, NY, 11377, U.S.A.

Gesch�ftsbedingungen und Versandinformationen

Verkaufsbedingungen

We accept return for those books which are received damamged. Though we take appropriate care in packaing to avoid such situation.

Widerrufsrecht

Wenn Sie Verbraucher sind, k�nnen Sie gem�� den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zur�cktreten. Verbraucher ist jede nat�rliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufm�nnischen, gewerblichen, k�nstlerischen oder beruflichen T�tigkeit zugerechnet werden k�nnen.

Informationen zum Widerrufsrecht

Gesetzliches Widerrufsrecht

Sie haben das Recht, den Vertrag innerhalb von 14 Tagen ohne Angabe von Gr�nden zu widerrufen.

Die Widerrufsfrist betr�gt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.

Um das Widerrufsrecht auszu�ben, f�llen Sie auf unserer Website unter „Meine Eink�ufe" in „Mein Nutzerkonto" eine eindeutige Erkl�rung elektronisch aus und senden Sie sie ab. Wir werden Ihnen unverz�glich eine Best�tigung �ber den Eingang eines solchen Widerrufs auf einem dauerhaften Datentr�ger (z. B. per E-Mail) �bermitteln.

Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

Auswirkungen des Widerrufs

Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, erstatten wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die entstehen, wenn Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben).

Wir k�nnen einen Abzug von der R�ckerstattung f�r den Wertverlust der gelieferten Waren vornehmen, wenn der Verlust auf eine unn�tige Behandlung durch Sie zur�ckzuf�hren ist.

Wir werden die R�ckerstattung unverz�glich und nicht sp�ter als 14 Tage nach dem Tag vornehmen, an dem wir �ber Ihre Entscheidung, diesen Vertrag zu widerrufen, informiert wurden.

F�r die R�ckerstattung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie f�r die urspr�ngliche Transaktion verwendet haben, es sei denn, Sie haben ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen aufgrund einer solchen R�ckerstattung Geb�hren berechnet.

Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.

Sie m�ssen die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Books Puddle, Woodside, New York, U.S.A., zur�cksenden oder �bergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zur�cksenden. Sie m�ssen die direkten Kosten der R�cksendung der Waren tragen. Sie haften nur f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zur�ckzuf�hren ist, die nicht zur Pr�fung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.

Ausnahmen vom Widerrufsrecht

Das Widerrufsrecht gilt nicht f�r:

Die Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Magazinen mit Ausnahme von Abonnementvertr�gen; und
Die Lieferung digitaler Inhalte, die nicht auf einem physischen Medium (z. B. auf einer CD oder DVD) geliefert werden, wenn Sie bei Ihrer Bestellung akzeptiert haben, dass wir mit der Lieferung beginnen k�nnen und dass Sie nach Beginn der Lieferung den Vertrag nicht mehr widerrufen k�nnen.

Versandbedingungen

Versandkosten innerhalb von USA

Versandkosten innerhalb von USA
Bestellmenge	12 bis 19�Werktage	12 bis 14�Werktage
Erster Artikel	EUR 3.55	EUR 6.21

Die Versandzeiten werden von den Verk�uferinnen und Verk�ufern festgelegt. Sie variieren je nach Versanddienstleister und Standort. Sendungen, die den Zoll passieren, k�nnen Verz�gerungen unterliegen. Eventuell anfallende Abgaben oder Geb�hren sind von der K�uferin bzw. dem K�ufer zu tragen. Die Verk�uferin bzw. der Verk�ufer kann Sie bez�glich zus�tzlicher Versandkosten kontaktieren, um einen m�glichen Anstieg der Versandkosten f�r Ihre Artikel auszugleichen.