Bücher Wenner
Volker Kutscher liest aus "RATH"
18.11.2024 um 19:30 Uhr
Nature-Inspired Cyber Security and Resiliency
Fundamentals, Techniques and Applications
von El-Sayed M El-Alfy, Mohamed Eltoweissy, Errin W Fulp, Wojciech Mazurczyk
Verlag: Institution of Engineering & Technology
Reihe: Security
Gebundene Ausgabe
ISBN: 978-1-78561-638-9
Erschienen am 04.06.2019
Sprache: Englisch
Format: 239 mm [H] x 160 mm [B] x 30 mm [T]
Gewicht: 816 Gramm
Umfang: 480 Seiten

Preis: 169,50 €
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Klappentext
Inhaltsverzeichnis

This is a timely review of the fundamentals, the latest developments and the diverse applications of nature-inspired algorithms in cyber security and resiliency. Based on concepts from natural processes, phenomena and organisms, it presents novel methodologies to cope with cyber security challenges.




  • Chapter 1: Nature-inspired analogies and metaphors for cyber security

  • Chapter 2: When to turn to nature-inspired solutions for cyber systems

  • Chapter 3: Bioinspired collaboration and cyber security

  • Chapter 4: Immune-based defence and resiliency

  • Chapter 5: Bio-inspired approaches for security and resiliency of network traffic

  • Chapter 6: Security and resilience for network traffic through nature-inspired approaches

  • Chapter 7: Towards nature-inspired machine-learning approach for cyber security

  • Chapter 8: Artificial intelligence and data analytics for encrypted traffic classification on anonymity networks

  • Chapter 9: Bio/nature-inspired algorithms in A.I. for malicious activity detection

  • Chapter 10: DNA-inspired characterization and detection of novel social Twitter spambots

  • Chapter 11: Nature-inspired approaches for social network security

  • Chapter 12: Software diversity for cyber resilience: percolation theoretic approach

  • Chapter 13: Hunting bugs with nature-inspired fuzzing

  • Chapter 14: Bio-inspired cyber-security for the smart grid

  • Chapter 15: Nature-inspired cryptography and cryptanalysis

  • Chapter 16: Generation of access-control schemes in computer networks based on genetic algorithms


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