Hands-On Machine Learning for Cybersecurity (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing Limited, Birmingham, 2018
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- Neu
Anbieter: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, USAGrand Eagle Retail
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Paperback. Get into the world of smart data security using machine learning algorithms and Python librariesKey FeaturesLearn machine learning algorithms and cybersecurity fundamentalsAutomate your daily workflow by applying use cases to many facets of securityImplement smart machine learning solutions to detect various cybersecurity problemsBook DescriptionCyber threats today are one of the costliest losses that an organization can face. In this book, we use the most efficient tool to solve the big problems that exist in the cybersecurity domain.The book begins by giving you the basics of ML in cybersecurity using Python and its libraries. You will explore various ML domains (such as time series analysis and ensemble modeling) to get your foundations right. You will implement various examples such as building system to identify malicious URLs, and building a program to detect fraudulent emails and spam. Later, you will learn how to make effective use of K-means algorithm to develop a solution to detect and alert you to any malicious activity in the network. Also learn how to implement biometrics and fingerprint to validate whether the user is a legitimate user or not.Finally, you will see how we change the game with TensorFlow and learn how deep learning is effective for creating models and training systemsWhat you will learnUse machine learning algorithms with complex datasets to implement cybersecurity conceptsImplement machine learning algorithms such as clustering, k-means, and Naive Bayes to solve real-world problemsLearn to speed up a system using Python libraries with NumPy, Scikit-learn, and CUDAUnderstand how to combat malware, detect spam, and fight financial fraud to mitigate cyber crimesUse TensorFlow in the cybersecurity domain and implement real-world examplesLearn how machine learning and Python can be used in complex cyber issuesWho this book is forThis book is for the data scientists, machine learning developers, security researchers, and anyone keen to apply machine learning to up-skill computer security. Having some working knowledge of Python and being familiar with the basics of machine learning and cybersecurity fundamentals will help to get the most out of the book The book will allow readers to implement smart solutions to their existing cybersecurity products and effectively build intelligent solutions which cater to the needs of the future. By the end of this book, you will be able to build, apply, and evaluate machine learning algorithms to identify various cybersecurity potential threats. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781788992282
- Titel
- Hands-On Machine Learning for Cybersecurity (Paperback)
- Autor
- Soma Halder
- Verlag
- Packt Publishing Limited, Birmingham
- Erscheinungsjahr
- 2018
- Zustand
- new
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1788992288
- ISBN-13
- 9781788992282
Delve into the world of smart data security using machine learning algorithms and Python libraries
Key Features
- Learn machine learning algorithms and cybersecurity fundamentals
- Automate your daily workflow by applying use cases to different aspects of security
- Implement smart machine learning solutions to detect various cybersecurity problems
Book Description
Organizations are increasingly vulnerable to many cybersecurity threats which can lead to significant financial losses, making smart data security more important than ever. In this book, you'll use different tools and techniques to solve a variety of significant problems that exist in the cybersecurity domain.
The book begins by introducing you to the basics of machine learning in cybersecurity using Python and its libraries. You will then explore various machine learning domains, such as time series analysis and ensemble modeling. As you progress, you will implement various examples such as building a system to identify malicious URLs, and creating a program to detect fraudulent emails and spam. Later, you will learn how to make effective use of the k-means algorithm to develop a solution for detecting and alerting you about any malicious activity in the network. In addition to this, you'll get up to speed with implementing biometric authentication and fingerprint scanning to validate whether someone is a legitimate user or not. Finally, you will see how you can use TensorFlow for cybersecurity, along with understanding how deep learning is effective for creating models and training systems.
By the end of this book, you will have learned how to effectively use the Python ecosystem and machine learning algorithms for cybersecurity.
What you will learn
- Get to grips with how machine learning and Python can be used in complex cyber issues
- Apply machine learning algorithms with complex datasets to implement cybersecurity concepts
- Implement machine learning algorithms such as clustering, k-means, and Naive Bayes to solve real-world problems
- Learn to speed up a system using Python libraries with NumPy, scikit-learn, and CUDA
- Mitigate cyber crimes by understanding how to combat malware, detect spam, and fight financial fraud
- Use TensorFlow in the cybersecurity domain and implement real-world examples
Who this book is for
This book is for data scientists, machine learning developers, security researchers, or anyone looking to apply machine learning for computer security. Having some working knowledge of Python programming and familiarity with machine learning and cybersecurity fundamentals will help you get the most out of this book.
Table of Contents
- Basics of Machine Learning in Cybersecurity
- Time Series Analysis and Ensemble Modeling
- Segregating Legitimate and Lousy URLs
- Knocking Down CAPTCHAs
- Using Data Science to Catch Email Fraud and Spam
- Efficient Network Anomaly Detection Using K-Means
- Decision Tree and Context-Based Malicious Event Detection
- Catching Impersonators and Hackers Red-Handed
- Change the Game with TensorFlow
- Financial Fraud and How Deep Learning Can Mitigate Them
- Practical Case Studies in Cybersecurity
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Über die Autorin bzw. den Autor
Sinan is an active lecturer focusing on large language models and a former lecturer of data science at the Johns Hopkins University. He is the author of multiple textbooks on data science and machine learning including "Quick Start Guide to LLMs". Sinan is currently the founder of LoopGenius which uses AI to help people and businesses boost their sales and was previously the founder of the acquired Kylie.ai, an enterprise-grade conversational AI platform with RPA capabilities. He holds a Master's Degree in Pure Mathematics from Johns Hopkins University and is based in San Francisco.
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