September 2024
Intermediate to advanced
386 pages
12h 40m
German
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Index
A
- A/B-Modelltests, Feature: Feedbackschleifen, A/B-Tests von Modellen
- Zugriffskontrolle
- definierte, reale Anwendungen von maschinellem Lernen in der Sicherheit
- Analyse des Netzwerkverkehrs und, Zugriffskontrolle und Authentifizierung
- Kontoerstellung,Kontoerstellungs-Reputationswerte
- Bots und, Bot-Aktivität
- Reputationswerte,Reputationswerte-Reputationswerte
- Velocity-Features, Velocity-Features -Velocity-Features
- Kontoübernahme (ATO), Cyber-Bedrohungslandschaft, Authentifizierung und Kontoübernahme - Bauedeinen Klassifikator
- Aktivierungsfunktionen, Neuronale Netze
- aktive Authentifizierung, Zugangskontrolle und Authentifizierung
- Aktives Lernen, Feature: Feedbackschleifen, A/B-Tests von Modellen
- Aktive Netzwerkangriffe, Aktive Angriffe-AktiveAngriffe
- Verstöße, Aktive Angriffe
- DoS, Aktive Angriffe
- Pivoting, Aktive Angriffe
- Spoofing, Aktive Angriffe
- adb (Android Debug Bridge), Verhaltensanalyse (dynamisch)
- ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers), Leistungsoptimierung
- Advanced Persistent Threats (APT), Cyber-Bedrohungslandschaft
- Negative Beispiele, Abmilderung negativer Auswirkungen
- adversariales maschinelles Lernen, Angreifer nutzen maschinelles Lernen, adversariales maschinelles Lernen -Fazit
- Übertragbarkeit von Angriffen, Übertragbarkeit von Angriffen
- definiert, Adversariales Maschinelles Lernen
- Ausweichangriffe, Angriffstechniken: Ausweichangriff-Verteidigunggegen Ausweichangriffe
- Generative adversarische Netze, Angriffsübertragbarkeit
- Bedeutung von, Die Bedeutung von adversarialem ML
- Model Poisoning ...