Nhan đề chính: Machine Learning for Cyber Physical System: Advances and Challenges

Nhan đề dịch: Học máy cho hệ thống không gian mạng - Vật lý: Tiến bộ và thách thức

Tác giả: Janmenjoy Nayak, Bighnaraj Naik, Vimal S, Margarita Favorskaya

Nhà xuất bản: Springer Cham

Năm xuất bản: 2024

Số trang: XVI, 406 tr

Ngôn ngữ: Tiếng Anh 

ISBN: 978-3-031-54038-7

SpringerLink

Lời giới thiệu: Cuốn sách này cung cấp một nền tảng toàn diện để học các thuật toán học máy tiên tiến nhằm giải quyết nhiều vấn đề an ninh mạng. Nó hữu ích trong việc hướng dẫn triển khai các giải pháp học máy thông minh để phát hiện các vấn đề an ninh mạng khác nhau, giúp người dùng hiểu cách đối phó với phần mềm độc hại, phát hiện thư rác và chống gian lận tài chính nhằm giảm thiểu tội phạm mạng.

Thông qua việc phân tích hiệu quả dữ liệu không gian mạng - vật lý, cuốn sách bao gồm các giải pháp cho nhiều vấn đề thực tiễn như phát hiện bất thường, khung bảo mật dựa trên IoT, hệ thống kiểm soát sản xuất, phát hiện lỗi, thành phố thông minh, đánh giá rủi ro của các hệ thống mạng - vật lý, chẩn đoán y khoa, hệ thống lưới điện thông minh, và các hệ thống bảo mật vật lý và mạng dựa trên sinh trắc học sử dụng phương pháp học máy tiên tiến.

Cuốn sách lấp đầy khoảng trống quan trọng giữa cộng đồng học máy và an ninh mạng, thảo luận về các chủ đề bao gồm nhiều kỹ thuật học máy tiên tiến hiện đại và thực tiễn, các khung làm việc và công cụ phát triển, giúp người đọc tiếp cận với những nghiên cứu tiên tiến trong nhiều khía cạnh khác nhau của an ninh mạng.

Từ khóa: Học máy; Không gian; Mạng; Lưới điện thông minh; Bảo mật; Vật lý; 

Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

Ứng dụng học máy trong không gian mạng

Giải pháp bảo mật dựa trên dữ liệu không gian mạng – vật lý

Phát hiện và ngăn ngừa các vấn đề thực tiễn

Khung kỹ thuật và công cụ phát triển

Hệ thống sinh trắc học và bảo mật vật lý

Kết nối giữa cộng đồng học máy và không gian mạng