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Paperback. Etat : new. Paperback. Das rasante Wachstum des Fog-Edge-Computing hat neue Herausforderungen fuer die Cybersicherheit mit sich gebracht, insbesondere die zunehmende Bedrohung durch Distributed-Denial-of-Service-Angriffe (DDoS). Herkoemmliche Intrusion-Detection-Systeme haben oft Schwierigkeiten, in dezentralen Umgebungen praezise, skalierbare und datenschutzkonforme Loesungen bereitzustellen. Dieses Buch stellt ein Deep-Federated-Learning-Framework vor, das ein kollaboratives Modelltraining ohne Weitergabe sensibler Daten ermoeglicht und so einen verbesserten Datenschutz sowie eine robuste Erkennung von Bedrohungen gewaehrleistet. Es untersucht die Integration von Deep-Learning-Techniken mit Federated Learning, um DDoS-Angriffe in verteilten Fog-Edge-Netzwerken effizient zu identifizieren. Das vorgeschlagene Framework legt den Schwerpunkt auf intelligente Einbruchserkennung, verbesserte Erkennungsgenauigkeit, reduzierten Kommunikationsaufwand und sicheres verteiltes Lernen. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Doktoranden, Cybersicherheitsexperten und Praktiker, die sich fuer kuenstliche Intelligenz, Netzwerksicherheit, foederiertes Lernen und Fog-Edge-Computing interessieren, und bietet wertvolle Einblicke in KI-gesteuerte Cybersicherheitsloesungen der naechsten Generation. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786630348675
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Paperback. Etat : new. Paperback. Das rasante Wachstum des Fog-Edge-Computing hat neue Herausforderungen fuer die Cybersicherheit mit sich gebracht, insbesondere die zunehmende Bedrohung durch Distributed-Denial-of-Service-Angriffe (DDoS). Herkoemmliche Intrusion-Detection-Systeme haben oft Schwierigkeiten, in dezentralen Umgebungen praezise, skalierbare und datenschutzkonforme Loesungen bereitzustellen. Dieses Buch stellt ein Deep-Federated-Learning-Framework vor, das ein kollaboratives Modelltraining ohne Weitergabe sensibler Daten ermoeglicht und so einen verbesserten Datenschutz sowie eine robuste Erkennung von Bedrohungen gewaehrleistet. Es untersucht die Integration von Deep-Learning-Techniken mit Federated Learning, um DDoS-Angriffe in verteilten Fog-Edge-Netzwerken effizient zu identifizieren. Das vorgeschlagene Framework legt den Schwerpunkt auf intelligente Einbruchserkennung, verbesserte Erkennungsgenauigkeit, reduzierten Kommunikationsaufwand und sicheres verteiltes Lernen. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Doktoranden, Cybersicherheitsexperten und Praktiker, die sich fuer kuenstliche Intelligenz, Netzwerksicherheit, foederiertes Lernen und Fog-Edge-Computing interessieren, und bietet wertvolle Einblicke in KI-gesteuerte Cybersicherheitsloesungen der naechsten Generation. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786630348675
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Das rasante Wachstum des Fog-Edge-Computing hat neue Herausforderungen für die Cybersicherheit mit sich gebracht, insbesondere die zunehmende Bedrohung durch Distributed-Denial-of-Service-Angriffe (DDoS). Herkömmliche Intrusion-Detection-Systeme haben oft Schwierigkeiten, in dezentralen Umgebungen präzise, skalierbare und datenschutzkonforme Lösungen bereitzustellen. Dieses Buch stellt ein Deep-Federated-Learning-Framework vor, das ein kollaboratives Modelltraining ohne Weitergabe sensibler Daten ermöglicht und so einen verbesserten Datenschutz sowie eine robuste Erkennung von Bedrohungen gewährleistet. Es untersucht die Integration von Deep-Learning-Techniken mit Federated Learning, um DDoS-Angriffe in verteilten Fog-Edge-Netzwerken effizient zu identifizieren. Das vorgeschlagene Framework legt den Schwerpunkt auf intelligente Einbruchserkennung, verbesserte Erkennungsgenauigkeit, reduzierten Kommunikationsaufwand und sicheres verteiltes Lernen. Dieses Buch richtet sich an Forscher, Doktoranden, Cybersicherheitsexperten und Praktiker, die sich für künstliche Intelligenz, Netzwerksicherheit, föderiertes Lernen und Fog-Edge-Computing interessieren, und bietet wertvolle Einblicke in KI-gesteuerte Cybersicherheitslösungen der nächsten Generation.OmniScriptum SRL, Str. Armeneasca 28/1, office 1, 2012 Chisinau 68 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9786630348675
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Taschenbuch. Etat : Neu. Deep Federated Learning für die intelligente Erkennung von DDoS-Angriffen | Ein sicheres, skalierbares und datenschutzkonformes Framework zur Erkennung von DDoS-Angriffen mithilfe von Deep Federated Learning | Manoranjitham S | Taschenbuch | 68 S. | Deutsch | 2026 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786630348675 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 135992862
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