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Hands-On Machine Learning for Cybersecurity. Safeguard your system by making your machines intelligent using the Python ecosystem
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Cyber threats today are one of the costliest losses that an organization can face. In this book, we use the most efficient tool to solve the big problems that exist in the cybersecurity domain.
The book begins by giving you the basics of ML in cybersecurity using Python and its libraries. You will explore various ML domains (such as time series analysis and ensemble modeling) to get your foundations right. You will implement various examples such as building system to identify malicious URLs, and building a program to detect fraudulent emails and spam. Later, you will learn how to make effective use of K-means algorithm to develop a solution to detect and alert you to any malicious activity in the network. Also learn how to implement biometrics and fingerprint to validate whether the user is a legitimate user or not.
Finally, you will see how we change the game with TensorFlow and learn how deep learning is effective for creating models and training systems
The book begins by giving you the basics of ML in cybersecurity using Python and its libraries. You will explore various ML domains (such as time series analysis and ensemble modeling) to get your foundations right. You will implement various examples such as building system to identify malicious URLs, and building a program to detect fraudulent emails and spam. Later, you will learn how to make effective use of K-means algorithm to develop a solution to detect and alert you to any malicious activity in the network. Also learn how to implement biometrics and fingerprint to validate whether the user is a legitimate user or not.
Finally, you will see how we change the game with TensorFlow and learn how deep learning is effective for creating models and training systems
- 1. Basics of Machine Learning in Cyber Security
- 2. Time series analysis and Ensemble modelling
- 3. Segregating legitimate and lousy URLs
- 4. Knocking down captchas
- 5. Using Data Science to catch email frauds and spams
- 6. Efficient Network Anomaly detection using K Means
- 7. Decision Tree and context based malicious event detection
- 8. Catching impersonators and hackers red handed
- 9. Change the game with Tensorflow
- 10. Financial frauds and how deep learning can mitigate them
- 11. Practical Case Studies in Cyber Security
- Titel: Hands-On Machine Learning for Cybersecurity. Safeguard your system by making your machines intelligent using the Python ecosystem
- Autor: Soma Halder, Sinan Ozdemir
- Originaler Titel: Hands-On Machine Learning for Cybersecurity. Safeguard your system by making your machines intelligent using the Python ecosystem
- ISBN: 9781788990967, 9781788990967
- Veröffentlichungsdatum: 2018-12-31
- Format: E-book
- Artikelkennung: e_15fc
- Verleger: Packt Publishing