دانلود کتاب Innovative Machine Learning Applications for Cryptography
کتاب "Innovative Machine Learning Applications for Cryptography" نوشته Ruth J. در سال ۲۰۲۴ توسط انتشارات Engineering Science Reference منتشر شده است. این کتاب به بررسی کاربردهای نوآورانه یادگیری ماشین در زمینه رمزنگاری میپردازد و به عنوان یک منبع ارزشمند برای پژوهشگران، دانشجویان و متخصصان در این حوزه شناخته میشود.
در دنیای امروز، امنیت اطلاعات و حفاظت از دادهها به یکی از مهمترین چالشها تبدیل شده است. با پیشرفت فناوری و افزایش تهدیدات سایبری، نیاز به روشهای جدید و کارآمد برای رمزنگاری اطلاعات بیش از پیش احساس میشود. کتاب حاضر به بررسی چگونگی استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای بهبود فرآیندهای رمزنگاری و افزایش امنیت دادهها میپردازد.
نویسنده، Ruth J.، با ارائه مثالهای عملی و تحلیلهای دقیق، به خوانندگان کمک میکند تا درک بهتری از چگونگی ادغام یادگیری ماشین با تکنیکهای رمزنگاری پیدا کنند. این کتاب شامل مباحثی از جمله الگوریتمهای یادگیری عمیق، شبکههای عصبی و روشهای پیشرفته تحلیل دادهها است که میتواند به بهبود امنیت سیستمهای اطلاعاتی کمک کند.
علاوه بر این، کتاب به بررسی چالشها و محدودیتهای موجود در استفاده از یادگیری ماشین در رمزنگاری میپردازد و راهکارهایی برای غلبه بر این چالشها ارائه میدهد. این موضوعات به خوانندگان این امکان را میدهد که نه تنها با تکنیکهای نوین آشنا شوند، بلکه بتوانند در پروژههای تحقیقاتی و صنعتی خود از این دانش بهرهبرداری کنند.
کتاب "Innovative Machine Learning Applications for Cryptography" به عنوان یک منبع جامع و کاربردی، برای افرادی که به دنبال درک عمیقتری از ارتباط بین یادگیری ماشین و رمزنگاری هستند، بسیار مناسب است. این کتاب میتواند به عنوان یک مرجع معتبر در دانشگاهها و مراکز تحقیقاتی مورد استفاده قرار گیرد و به توسعه دانش و مهارتهای لازم در این حوزه کمک کند.
در نهایت، این کتاب نه تنها به بررسی تئوریهای موجود میپردازد، بلکه با ارائه مطالعات موردی و نتایج تجربی، به خوانندگان این امکان را میدهد که به صورت عملی با مفاهیم آشنا شوند و تواناییهای خود را در زمینه امنیت سایبری و رمزنگاری تقویت کنند.
دانلود کتاب Innovative Machine Learning Applications for Cryptography را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.

Anuj Kumar (editor),...
۲۰۲۴

Nicoletta Isar (editor)
۲۰۲۴

Jonathan Jacobs, Heinz-Dieter...
۲۰۲۴