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Machine Learning for Embedded System Security

Sprache EnglischEnglisch
E-Book Adobe ePub DRM
Verlag Springer, April 2022
This book comprehensively covers the state-of-the-art security applications of machine learning tech... Vollständige Beschreibung
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This book comprehensively covers the state-of-the-art security applications of machine learning techniques.  The first part explains the emerging solutions for anti-tamper design, IC Counterfeits detection and hardware Trojan identification. It also explains the latest development of deep-learning-based modeling attacks on physically unclonable functions and outlines the design principles of more resilient PUF architectures. The second discusses the use of machine learning to mitigate the risks of security attacks on cyber-physical systems, with a particular focus on power plants. The third part provides an in-depth insight into the principles of malware analysis in embedded systems and describes how the usage of supervised learning techniques provides an effective approach to tackle software vulnerabilities. 

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Machine Learning for Embedded System Security
Autor Basel Halak
Sprache Englisch
Einband E-Book - Adobe ePub DRM
Datum der Veröffentlichung 2022
EAN 9783030941789
Libristo-Code 41017383
Verlag Springer

Kategorie

Technologie, Ingenieurswissenschaft, Landwirtschaft, Industrieprozesse > Elektronik, Nachrichtentechnik > Elektronik > Schaltkreise und Komponenten (Bauteile)
EDV und Informationstechnologie > Informatik > Rechnerarchitektur und Logik-Entwurf
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