Machine Learning for Cyber Security
7th International Conference, ML4CS 2025, Hangzhou, China, December 12–14, 2025, Proceedings
Sorozatcím: Lecture Notes in Computer Science;
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 79.17
-
30 923 Ft (29 451 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 6 185 Ft off)
- Kedvezményes ár 24 739 Ft (23 561 Ft + 5% áfa)
- A kedvezmény érvényes eddig: 2026. június 30.
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
27 213 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Springer Nature Singapore
- Megjelenés dátuma 2026. május 8.
- ISBN 9789819578191
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem284 oldal
- Méret 235x155 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk XII, 284 p. 77 illus., 55 illus. in color. 700
Kategóriák
Hosszú leírás:
"
This book constitutes the proceedings of the 7th International Conference on Machine Learning for Cyber Security, ML4CS 2025, which taking place during December 12-14, 2025 held in Hangzhou, China.
The 18 full papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 97 submissions. ML4CS is a well-recognized annual international forum for AI-driven security researchers to exchange ideas and present their works. The conference focus on topics such as blockchain, network security, system security, software security, threat intelligence, cybersecurity situational awareness and much many more.
" TöbbTartalomjegyzék:
.- Blockchain-based Cross-Domain Data Auditing Scheme for E-Commerce AI.
.- DFI-GNN: A Dual-Feature Interaction Graph Neural Network Model for Multimodal Medical Image Classification.
.- A Fast-Verifiable Threshold BLS Signature Scheme.
.- Cracking Passwords with Large Language Models by Exploiting Linguistic Features.
.- AgentGuard: An Active Threat Discovery System for Package Confusion using Multi-Agent Collaboration.
.- Parallelizable Oblivious Non-Equi-Joins in Trusted Execution Environments.
.- Blockchain-Based Anonymous Aggregate Signature Scheme for Medical Internet of Things.
.- Evidential Deep Fusion for Multi-Channel Analysis against Public-Key Cryptosystems.
.- Token-Efficient Binary Vulnerability Prioritization via Function Pre-Filtering with LLMs.
.- A Prefix-Based Homomorphic Encryption Protocol for Efficient Secure Comparison.
.- A Verifiable Data Possession Scheme for Distributed Computing.
.- Entropy-Aware Watermarking for Code Generation Models.
.- A Verifiable and Privacy-Preserving Federated Learning Framework via Homomorphic Encryption.
.- Empirical Study on Adversarial Robustness Degradation in Image Classification via Unlearning.
.- P2FR-VFL: Privacy-Enhanced Vertical Federated Learning Framework via P2FR-PSI and Homomorphic
Encryption.
.- Performance Evaluation of Parallel Inference Pipeline for Multi-Model Processing on Edge Devices.
.- Multi-Authority Attribute-Based Access Control with Dynamic Policy Updates for Federated Learning.
