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Web Vulnerability Detection of Cross-Site Request Forgery Using Machine Learning Algorithm" è un libro che si concentra sul rilevamento e sulla prevenzione delle vulnerabilità Cross-Site Request Forgery (CSRF) nelle applicazioni web. Il libro presenta un approccio preciso e pratico per sfruttare gli algoritmi di apprendimento automatico per identificare e mitigare queste minacce alla sicurezza web. Offre approfondimenti sui rischi associati agli attacchi CSRF, spiega i fondamenti dell'apprendimento automatico e dimostra come gli algoritmi di apprendimento automatico possano essere addestrati…mehr

Produktbeschreibung
Web Vulnerability Detection of Cross-Site Request Forgery Using Machine Learning Algorithm" è un libro che si concentra sul rilevamento e sulla prevenzione delle vulnerabilità Cross-Site Request Forgery (CSRF) nelle applicazioni web. Il libro presenta un approccio preciso e pratico per sfruttare gli algoritmi di apprendimento automatico per identificare e mitigare queste minacce alla sicurezza web. Offre approfondimenti sui rischi associati agli attacchi CSRF, spiega i fondamenti dell'apprendimento automatico e dimostra come gli algoritmi di apprendimento automatico possano essere addestrati per rilevare e prevenire le vulnerabilità CSRF in tempo reale. Questo libro è una risorsa preziosa per sviluppatori web, professionisti della sicurezza e ricercatori interessati a rafforzare le applicazioni web contro gli attacchi CSRF utilizzando tecniche avanzate di apprendimento automatico.
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.