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Web Vulnerability Detection of Cross-Site Request Forgery Using Machine Learning Algorithm" é um livro que se centra na deteção e prevenção de vulnerabilidades Cross-Site Request Forgery (CSRF) em aplicações Web. O livro apresenta uma abordagem precisa e prática para tirar partido dos algoritmos de aprendizagem automática para identificar e atenuar estas ameaças à segurança da Web. Oferece informações sobre os riscos associados aos ataques CSRF, explica os fundamentos da aprendizagem automática e demonstra como os algoritmos de aprendizagem automática podem ser treinados para detetar e evitar…mehr

Produktbeschreibung
Web Vulnerability Detection of Cross-Site Request Forgery Using Machine Learning Algorithm" é um livro que se centra na deteção e prevenção de vulnerabilidades Cross-Site Request Forgery (CSRF) em aplicações Web. O livro apresenta uma abordagem precisa e prática para tirar partido dos algoritmos de aprendizagem automática para identificar e atenuar estas ameaças à segurança da Web. Oferece informações sobre os riscos associados aos ataques CSRF, explica os fundamentos da aprendizagem automática e demonstra como os algoritmos de aprendizagem automática podem ser treinados para detetar e evitar vulnerabilidades CSRF em tempo real. Este livro é um recurso valioso para programadores Web, profissionais de segurança e investigadores interessados em fortalecer as aplicações Web contra ataques CSRF utilizando técnicas avançadas de aprendizagem automática.
Autorenporträt
R.Pallavi Reddy est professeur adjoint au département d'informatique et d'ingénierie de l'Institut de technologie et de sciences G. Narayanamma (pour les femmes), Hyderabad. Elle a 20 ans d'expérience dans l'enseignement. Elle a une bonne expérience de la recherche dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.