Ce volume contribué se compose de 11 chapitres qui couvrent spécifiquement les aspects de sécurité des dernières technologies telles que Blockchain, IoT et DevOps, et comment les gérer efficacement à l'aide de techniques intelligentes. De plus, les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) et d'apprentissage profond (DL) ne sont pas sécurisés et souvent manipulés par des attaquants pour le vol de données. Ce livre traite également des types d'attaques et propose de nouvelles solutions pour contrer les attaques sur les algorithmes ML et DL. Ce livre décrit les concepts et les problèmes avec les chiffres et les arguments à l'appui avec des faits et des graphiques. En outre, le livre fournit la comparaison des différentes solutions de sécurité en termes de résultats expérimentaux avec des tableaux et des graphiques. En outre, le livre fournit également les orientations futures pour chaque chapitre et de nouvelles approches alternatives, le cas échéant. Souvent, la littérature existante fournit des connaissances spécifiques à un domaine, telles que la description des aspects de sécurité. Cependant, les lecteurs ont du mal à comprendre comment résoudre les problèmes de sécurité spécifiques à l'application. Ce livre fait un pas en avant et propose les problèmes de sécurité, les tendances actuelles et les technologies soutenues par des solutions alternatives. En outre, le livre fournit des conseils approfondis sur l'applicabilité des algorithmes ML et DL pour traiter les problèmes de sécurité spécifiques à l'application suivi de nouvelles approches pour contrer les menaces aux algorithmes ML et DL. Le livre comprend des contributions d'académiciens, de chercheurs, d'experts en sécurité, d'architectures de sécurité et de praticiens et fournit une compréhension approfondie des problèmes mentionnés.
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