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Web Vulnerability Detection of Cross-Site Request Forgery Using Machine Learning Algorithm" es un libro que se centra en la detección y prevención de vulnerabilidades Cross-Site Request Forgery (CSRF) en aplicaciones web. El libro presenta un enfoque preciso y práctico para aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático para identificar y mitigar estas amenazas de seguridad web. Ofrece una visión de los riesgos asociados a los ataques CSRF, explica los fundamentos del aprendizaje automático y demuestra cómo se pueden entrenar los algoritmos de aprendizaje automático para detectar y…mehr

Produktbeschreibung
Web Vulnerability Detection of Cross-Site Request Forgery Using Machine Learning Algorithm" es un libro que se centra en la detección y prevención de vulnerabilidades Cross-Site Request Forgery (CSRF) en aplicaciones web. El libro presenta un enfoque preciso y práctico para aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático para identificar y mitigar estas amenazas de seguridad web. Ofrece una visión de los riesgos asociados a los ataques CSRF, explica los fundamentos del aprendizaje automático y demuestra cómo se pueden entrenar los algoritmos de aprendizaje automático para detectar y prevenir las vulnerabilidades CSRF en tiempo real. Este libro es un valioso recurso para desarrolladores web, profesionales de la seguridad e investigadores interesados en fortalecer las aplicaciones web contra ataques CSRF utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático.
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.