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Deployable Machine Learning for Security Defense

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Description

This book constitutes selected papers from the First International Workshop on Deployable Machine Learning for Security Defense, MLHat 2020, held in August 2020. Due to the COVID-19 pandemic the conference was held online.
The 8 full papers were thoroughly reviewed and selected from 13 qualified submissions. The papers are organized in the following topical sections: understanding the adversaries; adversarial ML for better security; threats on networks.

Contenu

Understanding the Adversaries.- Adversarial ML for Better Security.- Threats on Networks.

Informations sur le produit

Titre: Deployable Machine Learning for Security Defense
Éditeur:
Code EAN: 9783030596200
ISBN: 3030596206
Format: Couverture cartonnée
Editeur: Springer International Publishing
nombre de pages: 176
Poids: 277g
Taille: H235mm x B155mm x T9mm
Année: 2020
Auflage: 1st ed. 2020

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