Network Security Empowered by Artificial Intelligence
Langue : anglais
Edité par Springer, 2024
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces cutting-edge methods on security in spectrum management, mobile networks and next-generation wireless networks in the era of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). This book includes four parts: (a) Architecture Innovations and Security in 5G Networks, (b) Security in Artificial Intelligence-enabled Intrusion Detection Systems. (c) Attack and Defense in Artificial Intelligence-enabled Wireless Systems, (d) Security in Network-enabled Applications. The first part discusses the architectural innovations and security challenges of 5G networks, highlighting novel network structures and strategies to counter vulnerabilities. The second part provides a comprehensive analysis of intrusion detection systems and the pivotal role of AI and machine learning in defense and vulnerability assessment. The third part focuses on wireless systems, where deep learning is explored to enhance wireless communication security. The final part broadens the scope, examining the applications of these emerging technologies in network-enabled fields.The advancement of AI/ML has led to new opportunities for efficient tactical communication and network systems, but also new vulnerabilities. Along this direction, innovative AI-driven solutions, such as game-theoretic frameworks and zero-trust architectures are developed to strengthen defenses against sophisticated cyber threats. Adversarial training methods are adopted to augment this security further. Simultaneously, deep learning techniques are emerging as effective tools for securing wireless communications and improving intrusion detection systems. Additionally, distributed machine learning, exemplified by federated learning, is revolutionizing security model training. Moreover, the integration of AI into network security, especially in cyber-physical systems, demands careful consideration to ensure it aligns with the dynamics of these systems.This book is valuable for academics, researchers, and students in AI/ML, network security, and related fields. It serves as a resource for those in computer networks, AI, ML, and data science, and can be used as a reference or secondary textbook.…
N° de réf. du vendeur 9783031535093
- Titre
- Network Security Empowered by Artificial Intelligence
- Auteur
- Xiaogang Wang
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 303153509X
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031535093
- Poids de l'article
- 840 grammes
- Dimensions
- 241x160x30 mm
- Série
- Livre 99 sur 109: Advances in Information Security
This book introduces cutting-edge methods on security in spectrum management, mobile networks and next-generation wireless networks in the era of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). This book includes four parts: (a) Architecture Innovations and Security in 5G Networks, (b) Security in Artificial Intelligence-enabled Intrusion Detection Systems. (c) Attack and Defense in Artificial Intelligence-enabled Wireless Systems, (d) Security in Network-enabled Applications. The first part discusses the architectural innovations and security challenges of 5G networks, highlighting novel network structures and strategies to counter vulnerabilities. The second part provides a comprehensive analysis of intrusion detection systems and the pivotal role of AI and machine learning in defense and vulnerability assessment. The third part focuses on wireless systems, where deep learning is explored to enhance wireless communication security. The final part broadens the scope, examining the applications of these emerging technologies in network-enabled fields.
The advancement of AI/ML has led to new opportunities for efficient tactical communication and network systems, but also new vulnerabilities. Along this direction, innovative AI-driven solutions, such as game-theoretic frameworks and zero-trust architectures are developed to strengthen defenses against sophisticated cyber threats. Adversarial training methods are adopted to augment this security further. Simultaneously, deep learning techniques are emerging as effective tools for securing wireless communications and improving intrusion detection systems. Additionally, distributed machine learning, exemplified by federated learning, is revolutionizing security model training. Moreover, the integration of AI into network security, especially in cyber-physical systems, demands careful consideration to ensure it aligns with the dynamics of these systems.
This book is valuable for academics, researchers, and students in AI/ML, network security, and related fields. It serves as a resource for those in computer networks, AI, ML, and data science, and can be used as a reference or secondary textbook.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Jie Wu is Laura H. Carnell Professor at Temple University and the Director of the Center for Networked Computing (CNC). He served as Chair of the Department of Computer and Information Sciences from the summer of 2009 to the summer of 2016 and Associate Vice Provost for International Affairs from the fall of 2015 to the summer of 2017. Prior to joining Temple University, he was a program director at the National Science Foundation and was a distinguished professor at Florida Atlantic University, where he received his Ph.D. in 1989. His current research interests include mobile computing and wireless networks, routing protocols, network trust and security, distributed algorithms, applied machine learning, and cloud computing. Dr. Wu regularly published in scholarly journals, conference proceedings, and books. He serves on several editorial boards, including IEEE Transactions on Service Computing, IEEE/ACM Transactions on Networking, and Journal of Computer Science and Technology. Dr. Wu is/was general chair/co-chair for IEEE DCOSS'09, IEEE ICDCS'13, ICPP'16, IEEE CNS'16, WiOpt'21, ICDCN'22, IEEE IPDPS'23, and ACM MobiHoc'23 as well as program chair/cochair for IEEE MASS'04, IEEEINFOCOM'11, CCF CNCC'13, and ICCCN'20. He was an IEEE Computer Society Distinguished Visitor, ACM Distinguished Speaker, and chair for the IEEE Technical Committee on Distributed Processing (TCDP). Dr. Wu is a Fellow of the AAAS and a Fellow of the IEEE.
Dr. Cliff Wang graduated from North Carolina State University with a PhD in computer engineering in 1996. He has been carrying out research in the area of computer vision, medical imaging, high speed networks, and most recently information security. He has authored 60 technical papers and 3 Internet standards RFCs. Dr. Wang also authored/edited for 20 books in the area of information security and hold 4 US patents on information security system development. Since 2003, Dr. Wang has been managing extramural research portfolio and leading cyber security research at ARO and serves as the division director for Network Sciences. Since 2023, he is with NSF as program director and serves as the co-lead for the SaTC cluster. Dr. Wang also holds adjunct professor appointment at both Department of Computer Science and Department of Electrical and Computer Engineering at North Carolina State University. Dr. Wang is a Fellow of IEEE and AAAS.
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