با پیچیدهتر شدن روزافزون تهدیدات سایبری، نیاز به راهبردهای دفاعی نوآورانه، حیاتی شده است. هوش مصنوعی مولد (Generative AI) رویکردی انقلابی برای ارتقای امنیت سایبری ارائه میدهد. هوش مصنوعی مولد با بهرهگیری از الگوریتمهای پیشرفته، تحلیل دادهها و یادگیری ماشین، قادر است سناریوهای پیچیده حمله را شبیهسازی کند، آسیبپذیریها را شناسایی نماید و سازوکارهای دفاعی پیشگیرانه را توسعه دهد، در حالی که خود را با حملات سایبری امروزی تطبیق میدهد. هوش مصنوعی امنیت سازمانی فعلی را تقویت کرده و پاسخهای سریع و مؤثری به تهدیدات نوظهور ارائه میدهد. برای ادغام هوش مصنوعی مولد در راهبردهای دفاعی کسبوکارها و محافظت از سازمانها در برابر حملات، ایمنسازی دادههای دیجیتال و تضمین فرآیندهای کسبوکار ایمن، به راهبردهای قاطعی نیاز است.
کتاب “بهرهگیری از هوش مصنوعی مولد برای راهبردهای دفاع سایبری” (Utilizing Generative AI for Cyber Defense Strategies) به بررسی کاربرد ابزارهای هوش مصنوعی مولد در امنیت و دفاع سایبری سازمانی میپردازد. راهبردهایی برای شناسایی و کاهش مؤثر تهدیدات، با تأکید بر یادگیری عمیق، هوش مصنوعی و فناوری اینترنت اشیاء (IoT) ارائه شده است. این کتاب موضوعاتی نظیر امنیت سایبری، اطلاعات تهدیدات و تحلیل رفتار را پوشش میدهد و منبع مفیدی برای مهندسان کامپیوتر، متخصصان امنیت، صاحبان کسبوکار، مقامات دولتی، تحلیلگران داده، دانشگاهیان، دانشمندان و پژوهشگران است.
مشخصات کتاب Utilizing Generative AI for Cyber Defense Strategies
- نویسنده/ویراستار کتاب: Noor Zaman Jhanjhi
- سال انتشار: ۲۰۲۵
- ناشر: IGI Global
- زبان کتاب: انگلیسی
- تعداد صفحات: ۵۴۶ صفحه
- کتاب ۱۴ فصل دارد.
- فرمت کتاب: PDF
به منظور تهیه فایل این کتاب ارزشمند، میتوانید از طریق لینک زیر اقدام نمایید:
راهنمای خرید: پس از تکمیل موفقیتآمیز فرآیند پرداخت، بهصورت خودکار به صفحهای هدایت خواهید شد که در آن میتوانید با وارد کردن شناسه اختصاصی، لینک دانلود فایل را دریافت کنید. در صورت بروز هرگونه سؤال یا مشکل، لطفاً از طریق صفحه «تماس با ما» با سایت در ارتباط باشید.
پوشش کتاب
حوزههای علمی متعددی که در این کتاب پوشش داده شدهاند، شامل موارد زیر (اما نه محدود به آنها) هستند:
- خودرمزگذار متغیر (Variational Autoencoders – VAEs)
- تشخیص ناهنجاری
- فناوریهای احراز هویت
- تحلیل رفتار
- امنیت سایبری
- تحلیل دادهها
- یادگیری عمیق
- راهبردهای دفاعی
- یادگیری فدرال (Federated Learning)
- هوش مصنوعی مولد
- اشتراکگذاری اطلاعات
- اینترنت اشیاء (IoT)
- بدافزار
- ارزیابی و کاهش ریسک
- اطلاعات تهدیدات
📚 نمایش فهرست مطالب کتاب
Chapter 1 Federated Learning for Collaborative Cyber Defense Chapter 2 Risk Assessment and Mitigation With Generative AI Models Chapter 3 Dynamic Defense Strategies With Generative AI Chapter 4 Unleashing the Power of Generative Adversarial Networks for Cybersecurity: Proactive Defense and Innovation Chapter 5 Enhancing Security Through Generative AI-Based Authentication Chapter 6 Generative AI for Threat Intelligence and Information Sharing Chapter 7 Generative AI for Threat Hunting and Behaviour Analysis Chapter 8 A Methodical Approach to Exploiting Vulnerabilities and Countermeasures Using AI Chapter 9 Variational Autoencoders (VAEs) for Anomaly Detection Chapter 10 A Novel Approach for Intrusion Detection System Using Deep Learning Architecture Chapter 11 A New Approach for Detecting Malware Using a Convolutional Autoencoder With Kernel Density Estimation Chapter 12 Scouting the Juncture of Internet of Things (IoT), Deep Learning, and Cybercrime: Powering Legal Perspectives on Advanced Data Analytics Chapter 13 Muscles of Deep Learning (DL) and Internet of Things (IoT) in Cyber Crimes Investigation: Legal Dimensions in Space-Age Data Analytics (pages 399-420) Chapter 14 Safeguarding the Future: Advancements in Cybersecurity via Generative AI