Applications of Machine Learning and Deep Learning for Privacy and Cybersecurity

Abstract

The growth of innovative cyber threats, many based on metamorphosing techniques, has led to security breaches and the exposure of critical information in sites that were thought to be impenetrable. The consequences of these hacking actions were, inevitably, privacy violation, data corruption, or information leaking. Machine learning and data mining techniques have significant applications in the domains of privacy protection and cybersecurity, including intrusion detection, authentication, and website defacement detection, that can help to combat these breaches. Applications of Machine Learning and Deep Learning for Privacy and Cybersecurity provides machine and deep learning methods for analysis and characterization of events regarding privacy and anomaly detection as well as for establishing predictive models for cyber attacks or privacy violations. It provides case studies of the use of these techniques and discusses the expected future developments on privacy and cybersecurity applications. Covering topic

Используемые программы Adobe Acrobat

Рост инновационных киберугроз, многие из которых основаны на методах преобразования, привел к нарушениям безопасности и раскрытию критически важной информации на сайтах, которые считались непроницаемыми. Последствиями этих хакерских действий неизбежно были нарушение конфиденциальности, повреждение данных или утечка информации. Методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных имеют важное применение в областях защиты конфиденциальности и кибербезопасности, включая обнаружение вторжений, аутентификацию и обнаружение порчи веб-сайтов, которые могут помочь бороться с этими нарушениями. Приложения машинного обучения и глубокого обучения для обеспечения конфиденциальности и кибербезопасности предоставляют методы машинного и глубокого обучения для анализа и характеристики событий, касающихся конфиденциальности и обнаружения аномалий, а также для создания прогностических моделей кибератак или нарушений конфиденциальности. В нем приводятся тематические исследования использования этих методов и обсуждаются