AI Embedded Assurance for Cyber Systems (eBook)
XVII, 246 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-42637-7 (ISBN)
The rapid growth and reliance on cyber systems have permeated our society, government, and military which is demonstrated in this book. The authors discuss how AI-powered cyber systems are designed to protect against cyber threats and ensure the security and reliability of digital systems using artificial intelligence (AI) technologies. As AI becomes more integrated into various aspects of our lives, the need for reliable and trustworthy AI systems becomes increasingly important. This book is an introduction to all of the above-mentioned areas in the context of AI Embedded Assurance for Cyber Systems.
This book has three themes. First, the AI/ML for digital forensics theme focuses on developing AI and ML powered forensic tools, techniques, software, and hardware. Second, the AI/ML for cyber physical system theme describes that AI/ML plays an enabling role to boost the development of cyber physical systems (CPS), especially in strengthening the security and privacy of CPS. Third, the AI/ML for cyber analysis theme focuses on using AI/ML to analyze tons of data in a timely manner and identify many complex threat patterns.
This book is designed for undergraduates, graduate students in computer science and researchers in an interdisciplinary area of cyber forensics and AI embedded security applications. It is also useful for practitioners who would like to adopt AIs to solve cyber security problems.
Dr. Cliff Wang graduated from NCSU 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. Dr. Wang currently serves as the program director at National Science Foundation. He is a fellow of IEEE and AAAS.
Erscheint lt. Verlag | 12.12.2023 |
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Zusatzinfo | XVII, 246 p. 91 illus., 73 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Netzwerke ► Sicherheit / Firewall |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Sozialwissenschaften ► Politik / Verwaltung | |
Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
Schlagworte | Artificial Intelligence • Cyber analysis • Cyber Physics Systems • cyber security • Deep learning • digital forensics • federated learning • gated recurrent unit • Generative Adversarial Network • graph neural networks • information assurance • internet of things • intrusion detection system • machine learning • Natural Language Processing |
ISBN-10 | 3-031-42637-1 / 3031426371 |
ISBN-13 | 978-3-031-42637-7 / 9783031426377 |
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Größe: 9,3 MB
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