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Machine Learning for Embedded System Security
(Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book comprehensively covers the state-of-the-art security applications of machine learning techniques. The first part explains the emerging solutions for anti-tamper design, IC Counterfeits detection and hardware Trojan identification. It also explains the latest development of deep-learning-based modeling attacks on physically unclonable functions and outlines the design principles of more… resilient PUF architectures. The second discusses the use of machine learning to mitigate the risks of security attacks on cyber-physical systems, with a particular focus on power plants. The third part provides an in-depth insight into the principles of malware analysis in embedded systems and describes how the usage of supervised learning techniques provides an effective approach to tackle software vulnerabilities. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
23.04.2022
Sprache
Englisch
Originalsprache
Englisch
EAN
9783030941772
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
160
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Secure and Trustworthy Cyberphysical systems, Machine Learning and Security, Hardware security and trust, Machine Learning for IC Counterfeit Detection, Machine Learning for Malware Analysis
Thema-Inhalt
UKM - Eingebettete Systeme
TJFC - Schaltkreise und Komponenten (Bauteile)
UYF - Rechnerarchitektur und Logik-Entwurf
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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