Machine Learning for Malware Detection: Strategies, Models, and Applications
Langue : anglais
Edité par Independently published, 2025
Série : Livre 77 sur 120 - Books on Tech
- Livre broché
- Neuf
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- Titre
- Machine Learning for Malware Detection: Strategies, Models, and Applications
- Auteur
- Royce, Taylor
- Éditeur
- Independently published
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798281853163
- Série
- Livre 77 sur 120: Books on Tech
Reactive defenses are no longer adequate as the cybersecurity environment gets more complicated and adversaries become more skilled. A state-of-the-art, professionally grounded investigation of how artificial intelligence, in particular machine learning, can be used to proactively identify, categorize, and react to malware threats in real-time is provided by Machine Learning for Malware Detection: Strategies, Models, and Applications.
Data scientists, threat analysts, cybersecurity professionals, and technology executives who understand the critical need for intelligent, scalable defenses in today's digital infrastructure are the target audience for this book. It provides a thorough and useful road map for incorporating machine learning into contemporary malware detection processes while being mindful of the operational, moral, and legal issues that come with AI-powered systems.
This book explores the entire lifecycle of intelligent malware detection, from data gathering and feature engineering to model evaluation, adversarial resilience, and ethical deployment, rather than concentrating only on algorithms or superficial trends. Every chapter is thoughtfully organized to provide practical insights derived from current research, real-world problems, and tried-and-true tactics.
The following topics will be thoroughly understood by readers:
- The advantages and disadvantages of machine learning models in dynamic threat situations
- Methods for adversarial hardening and identifying malware that evades artificial intelligence; strategies for reducing false positives and preserving model reliability over time
- Strategic considerations for creating resilient, future-ready cyber defense ecosystems; the use of machine learning into larger threat intelligence and incident response frameworks
This book stands out for its dedication to professionalism, depth, and clarity. In addition to being technically solid, the content is contextualized within the larger goals of safeguarding user privacy, defending digital assets, and facilitating the appropriate use of AI in security operations.
In a time when machine learning may be used as a weapon and a shield, Machine Learning for Malware Detection: Strategies, Models, and Applications is more than just a technical handbook; it is a strategic manual for creating intelligent, robust, and moral cybersecurity systems.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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19-20 Bourne Court, 19-20 Bourne Court
Woodford Green, Royaume-Uni IG8 8HD
Conditions de vente
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Address: 19-20 Bourne Court, Southend Road, Woodford Green Essex, UK IG8 8HD
Registration #: 10691061
Authorized representative: Danielle Hainsey
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
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Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
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