Deep Learning in Textual Low-Data Regimes for Cybersecurity

Langue : anglais

Edité par Springer, Berlin, Springer Fachmedien Wiesbaden, Springer Vieweg, 2025

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In today's fast-paced cybersecurity landscape, professionals are increasingly challenged by the vast volumes of cyber threat data, making it difficult to identify and mitigate threats effectively. Traditional clustering methods help in broadly categorizing threats but fall short when it comes to the fine-grained analysis necessary for precise threat management. Supervised machine learning offers a potential solution, but the rapidly changing nature of cyber threats renders static models ineffective and the creation of new models too labor-intensive. This book addresses these challenges by introducing innovative low-data regime methods that enhance the machine learning process with minimal labeled data. The proposed approach spans four key stages:Data Acquisition: Leveraging active learning with advanced models like GPT-4 to optimize data labeling.Preprocessing: Utilizing GPT-2 and GPT-3 for data augmentation to enrich and diversify datasets.Model Selection: Developing a specialized cybersecurity language model and using multi-level transfer learning.Prediction: Introducing a novel adversarial example generation method, grounded in explainable AI, to improve model accuracy and resilience. 347 pp. Englisch.…

N° de réf. du vendeur 9783658487775

Titre
Deep Learning in Textual Low-Data Regimes for Cybersecurity
Auteur
Markus Bayer
Éditeur
Springer, Berlin, Springer Fachmedien Wiesbaden, Springer Vieweg
Année de publication
2025
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3658487771
ISBN à 13 chiffres
9783658487775
Poids de l'article
486 grammes
Dimensions
210x148x20 mm

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