| TÃtulo : |
Guide to Vulnerability Analysis for Computer Networks and Systems : An Artificial Intelligence Approach |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Parkinson, Simon, ; Crampton, Andrew, ; Hill, Richard, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Número de páginas: |
X, 384 p. 117 ilustraciones, 103 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-92624-7 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Idioma : |
Inglés (eng) |
| Palabras clave: |
Red de computadoras Protección de datos Ordenadores PsicologÃa cognitiva Redes de comunicación informática Seguridad de datos e información Rendimiento y confiabilidad del hardware |
| Clasificación: |
004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones) |
| Resumen: |
Esta guÃa y referencia profesional examina los desafÃos de evaluar las vulnerabilidades de seguridad en la infraestructura informática. Se tratan en detalle varios aspectos de la evaluación de la vulnerabilidad, incluidos los avances recientes en la reducción de la necesidad de conocimiento experto a través de aplicaciones novedosas de inteligencia artificial. El trabajo también ofrece una serie de estudios de casos sobre cómo desarrollar y realizar técnicas de evaluación de vulnerabilidad utilizando mecanismos inteligentes de última generación. Temas y caracterÃsticas: Proporciona actividades tutoriales y preguntas que invitan a la reflexión en cada capÃtulo, junto con numerosos estudios de casos. Presenta los fundamentos de la evaluación de la vulnerabilidad y revisa el estado del arte de la investigación en esta área. Analiza los marcos de evaluación de la vulnerabilidad, incluidos los marcos para el control industrial. y sistemas en la nube Examina una variedad de aplicaciones que utilizan inteligencia artificial para mejorar los procesos de evaluación de vulnerabilidades Presenta técnicas de visualización que pueden usarse para ayudar en el proceso de evaluación de vulnerabilidades Además de satisfacer las necesidades de los profesionales e investigadores de seguridad, este volumen accesible también ideal para estudiantes e instructores que buscan una introducción a la inteligencia artificial para la evaluación de vulnerabilidades o un texto complementario para cursos sobre seguridad informática, redes e inteligencia artificial. El Dr. Simon Parkinson es profesor titular de Ciencias de la Computación en la Facultad de Computación e IngenierÃa de la Universidad de Huddersfield, Reino Unido. El Prof. Andrew Crampton es profesor de Matemática Computacional en la Facultad de Computación e IngenierÃa y Decano Asociado de Enseñanza y Aprendizaje de la Universidad de Huddersfield. El Prof. Richard Hill es profesor de Sistemas Inteligentes, Jefe del Departamento de Informática y Director del Centro de Análisis Industrial de la Universidad de Huddersfield. Sus otras publicaciones incluyen los exitosos tÃtulos de Springer Guide to Security Assurance for Cloud Computing, Big-Data Analytics and Cloud Computing, Guide to Cloud Computing y Cloud Computing for Enterprise Architectures. |
| Nota de contenido: |
Part I: Introduction and State of the Art -- Review of the State of the Art of Vulnerability Assessment Using Artificial Intelligence -- A Survey of Machine Learning Algorithms and Their Application in Information Security -- Part II: Vulnerability Assessment Frameworks -- Vulnerability Assessment of Cybersecurity for SCADA Systems -- A Predictive Model for Risk and Trust Assessment in Cloud Computing: Taxonomy and Analysis for Attack Pattern Detection -- AI and Metrics-Based Vulnerability-Centric Cyber Security Assessment and Countermeasure Selection -- Artificial Intelligence Agents as Mediators of Trustless Security Systems and Distributed Computing Applications -- Part III: Applications of Artificial Intelligence -- Automated Planning of Administrative Tasks Using Historic Events: a File System Case Study -- Defending Against Chained Cyber-Attacks by Adversarial Agents -- Vulnerability Detection and Analysis in Adversarial Deep Learning -- SOCIO-LENS: SpottingUnsolicited Callers Through Network Analysis -- Function Call Graphs Versus Machine Learning for Malware Detection -- Detecting Encrypted and Polymorphic Malware Using Hidden Markov Models -- Masquerade Detection on Mobile Devices -- Identifying File Interaction Patterns in Ransomware Behaviour -- Part IV: Visualisation -- A Framework for the Visualisation of Cyber Security Requirements and its Application in BPMN -- Big Data and Cyber Security: A Visual Analytics Perspective. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
This professional guide and reference examines the challenges of assessing security vulnerabilities in computing infrastructure. Various aspects of vulnerability assessment are covered in detail, including recent advancements in reducing the requirement for expert knowledge through novel applications of artificial intelligence. The work also offers a series of case studies on how to develop and perform vulnerability assessment techniques using start-of-the-art intelligent mechanisms. Topics and features: Provides tutorial activities and thought-provoking questions in each chapter, together with numerous case studies Introduces the fundamentals of vulnerability assessment, and reviews the state of the art of research in this area Discusses vulnerability assessment frameworks, including frameworks for industrial control and cloud systems Examines a range of applications that make use of artificial intelligence to enhance the vulnerability assessment processes Presents visualisation techniques that can be used to assist the vulnerability assessment process In addition to serving the needs of security practitioners and researchers, this accessible volume is also ideal for students and instructors seeking a primer on artificial intelligence for vulnerability assessment, or a supplementary text for courses on computer security, networking, and artificial intelligence. Dr. Simon Parkinson is a Senior Lecturer in Computer Science in the School of Computing and Engineering, University of Huddersfield, UK. Prof. Andrew Crampton is a Professor of Computational Mathematics in the School of Computing and Engineering, and the Associate Dean for Teaching and Learning at the University of Huddersfield. Prof. Richard Hill is a Professor of Intelligent Systems, the Head of the Department of Informatics, and the Director of the Centre for Industrial Analytics at the University of Huddersfield. His other publications include the successful Springer titles Guide to Security Assurance for Cloud Computing, Big-Data Analytics and Cloud Computing, Guide to Cloud Computing, and Cloud Computing for Enterprise Architectures. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Guide to Vulnerability Analysis for Computer Networks and Systems : An Artificial Intelligence Approach [documento electrónico] / Parkinson, Simon, ; Crampton, Andrew, ; Hill, Richard, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - X, 384 p. 117 ilustraciones, 103 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-92624-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés ( eng)
| Palabras clave: |
Red de computadoras Protección de datos Ordenadores PsicologÃa cognitiva Redes de comunicación informática Seguridad de datos e información Rendimiento y confiabilidad del hardware |
| Clasificación: |
004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones) |
| Resumen: |
Esta guÃa y referencia profesional examina los desafÃos de evaluar las vulnerabilidades de seguridad en la infraestructura informática. Se tratan en detalle varios aspectos de la evaluación de la vulnerabilidad, incluidos los avances recientes en la reducción de la necesidad de conocimiento experto a través de aplicaciones novedosas de inteligencia artificial. El trabajo también ofrece una serie de estudios de casos sobre cómo desarrollar y realizar técnicas de evaluación de vulnerabilidad utilizando mecanismos inteligentes de última generación. Temas y caracterÃsticas: Proporciona actividades tutoriales y preguntas que invitan a la reflexión en cada capÃtulo, junto con numerosos estudios de casos. Presenta los fundamentos de la evaluación de la vulnerabilidad y revisa el estado del arte de la investigación en esta área. Analiza los marcos de evaluación de la vulnerabilidad, incluidos los marcos para el control industrial. y sistemas en la nube Examina una variedad de aplicaciones que utilizan inteligencia artificial para mejorar los procesos de evaluación de vulnerabilidades Presenta técnicas de visualización que pueden usarse para ayudar en el proceso de evaluación de vulnerabilidades Además de satisfacer las necesidades de los profesionales e investigadores de seguridad, este volumen accesible también ideal para estudiantes e instructores que buscan una introducción a la inteligencia artificial para la evaluación de vulnerabilidades o un texto complementario para cursos sobre seguridad informática, redes e inteligencia artificial. El Dr. Simon Parkinson es profesor titular de Ciencias de la Computación en la Facultad de Computación e IngenierÃa de la Universidad de Huddersfield, Reino Unido. El Prof. Andrew Crampton es profesor de Matemática Computacional en la Facultad de Computación e IngenierÃa y Decano Asociado de Enseñanza y Aprendizaje de la Universidad de Huddersfield. El Prof. Richard Hill es profesor de Sistemas Inteligentes, Jefe del Departamento de Informática y Director del Centro de Análisis Industrial de la Universidad de Huddersfield. Sus otras publicaciones incluyen los exitosos tÃtulos de Springer Guide to Security Assurance for Cloud Computing, Big-Data Analytics and Cloud Computing, Guide to Cloud Computing y Cloud Computing for Enterprise Architectures. |
| Nota de contenido: |
Part I: Introduction and State of the Art -- Review of the State of the Art of Vulnerability Assessment Using Artificial Intelligence -- A Survey of Machine Learning Algorithms and Their Application in Information Security -- Part II: Vulnerability Assessment Frameworks -- Vulnerability Assessment of Cybersecurity for SCADA Systems -- A Predictive Model for Risk and Trust Assessment in Cloud Computing: Taxonomy and Analysis for Attack Pattern Detection -- AI and Metrics-Based Vulnerability-Centric Cyber Security Assessment and Countermeasure Selection -- Artificial Intelligence Agents as Mediators of Trustless Security Systems and Distributed Computing Applications -- Part III: Applications of Artificial Intelligence -- Automated Planning of Administrative Tasks Using Historic Events: a File System Case Study -- Defending Against Chained Cyber-Attacks by Adversarial Agents -- Vulnerability Detection and Analysis in Adversarial Deep Learning -- SOCIO-LENS: SpottingUnsolicited Callers Through Network Analysis -- Function Call Graphs Versus Machine Learning for Malware Detection -- Detecting Encrypted and Polymorphic Malware Using Hidden Markov Models -- Masquerade Detection on Mobile Devices -- Identifying File Interaction Patterns in Ransomware Behaviour -- Part IV: Visualisation -- A Framework for the Visualisation of Cyber Security Requirements and its Application in BPMN -- Big Data and Cyber Security: A Visual Analytics Perspective. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
This professional guide and reference examines the challenges of assessing security vulnerabilities in computing infrastructure. Various aspects of vulnerability assessment are covered in detail, including recent advancements in reducing the requirement for expert knowledge through novel applications of artificial intelligence. The work also offers a series of case studies on how to develop and perform vulnerability assessment techniques using start-of-the-art intelligent mechanisms. Topics and features: Provides tutorial activities and thought-provoking questions in each chapter, together with numerous case studies Introduces the fundamentals of vulnerability assessment, and reviews the state of the art of research in this area Discusses vulnerability assessment frameworks, including frameworks for industrial control and cloud systems Examines a range of applications that make use of artificial intelligence to enhance the vulnerability assessment processes Presents visualisation techniques that can be used to assist the vulnerability assessment process In addition to serving the needs of security practitioners and researchers, this accessible volume is also ideal for students and instructors seeking a primer on artificial intelligence for vulnerability assessment, or a supplementary text for courses on computer security, networking, and artificial intelligence. Dr. Simon Parkinson is a Senior Lecturer in Computer Science in the School of Computing and Engineering, University of Huddersfield, UK. Prof. Andrew Crampton is a Professor of Computational Mathematics in the School of Computing and Engineering, and the Associate Dean for Teaching and Learning at the University of Huddersfield. Prof. Richard Hill is a Professor of Intelligent Systems, the Head of the Department of Informatics, and the Director of the Centre for Industrial Analytics at the University of Huddersfield. His other publications include the successful Springer titles Guide to Security Assurance for Cloud Computing, Big-Data Analytics and Cloud Computing, Guide to Cloud Computing, and Cloud Computing for Enterprise Architectures. |
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https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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