Machine Learning and Security: Protecting Systems with Data and Algorithms epub

Name: Machine Learning and Security: Protecting Systems with Data and Algorithms
ISBN: 9781491979907

por Clarence Chio

Publisher O'Reilly Media

O formato epub é um padrão aberto para e-books criado pelo International Digital Publishing Forum (IDPF).
O formato EPUB ganhou alguma popularidade como um formato independente de fornecedor para e-books como Machine Learning and Security: Protecting Systems with Data and Algorithms - Clarence Chio baseado em XML. O EPUB foi projetado para refluir o conteúdo que pode adaptar sua apresentação ao leitor Machine Learning and Security: Protecting Systems with Data and Algorithms, embora o EPUB agora também suporte conteúdo de layout fixo.
- EPUB 2 fornece todos os recursos de formatação e layout de XHTML 1.1 e CSS2.
- O EPUB 3 tornou-se oficialmente um padrão no final de outubro de 2011. O recente EPUB 3 define perfis HTML5, SVG e CSS para uso em publicações ricas.

Uma publicação EPUB é migrada como um único arquivo Machine Learning and Security: Protecting Systems with Data and Algorithms ("documento portátil") que contém:

Um documento de pacote (arquivo OPF) que define todos os documentos que compõem uma publicação e seus recursos necessários, define a ordem de leitura e vincula metadados de nível de publicação e informações de navegação.
Um elemento de metadados que inclui e/ou se refere a metadados aplicáveis a toda a publicação e recursos específicos dentro dela.
Elemento manifesto: Identifica (via IRI) e descreve (via tipo de mídia MIME) o conjunto de recursos que compõem uma publicação EPUB.
Elemento de lombada: especifica a ordem de leitura padrão da publicação. (Uma lista ordenada de recursos de publicação (documentos de conteúdo EPUB).
O elemento Bindings define um conjunto de manipuladores personalizados para tipos de mídia não suportados pelo EPUB3. Se o leitor de livros Machine Learning and Security: Protecting Systems with Data and Algorithms não for compatível com um tipo de mídia específico, ele poderá usar um script de fallback se for compatível.

todos os documentos com conteúdo
todos os outros recursos necessários para processar a Publicação.

O contêiner OCF é empacotado em um único arquivo ZIP físico contendo:

Tipo de arquivo Mime: application/epub+zip.
A pasta META-INF (arquivo contêiner apontando para a localização do arquivo.opf), assinaturas, criptografia, permissões são arquivos xml.
A pasta OEBPS armazena o conteúdo do livro. (Arquivos opf, ncx, html, svg, png, css, etc.)

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Descrição do livro

Can machine learning techniques solve our computer security problems and finally put an end to the cat-and-mouse game between attackers and defenders? Or is this hope merely hype? Now you can dive into the science and answer this question for yourself. With this practical guide, you’ll explore ways to apply machine learning to security issues such as intrusion detection, malware classification, and network analysis.

Machine learning and security specialists Clarence Chio and David Freeman provide a framework for discussing the marriage of these two fields, as well as a toolkit of machine-learning algorithms that you can apply to an array of security problems. This book is ideal for security engineers and data scientists alike.

Learn how machine learning has contributed to the success of modern spam filters
Quickly detect anomalies, including breaches, fraud, and impending system failure
Conduct malware analysis by extracting useful information from computer binaries
Uncover attackers within the network by finding patterns inside datasets
Examine how attackers exploit consumer-facing websites and app functionality
Translate your machine learning algorithms from the lab to production
Understand the threat attackers pose to machine learning solutions

Número de páginas :383

Isbn 10 :1491979909

Isbn 13 :9781491979907

Encadernação Machine Learning and Security: Protecting Systems with Data and Algorithms:Capa Comum

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