• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% studentrabatt med kod TERM26

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Systemvetenskap och AI
    3. Artificiell intelligens

    Contributions Presented at The International Conference on Computing, Communication, Cybersecurity and AI, July 3–4, 2024, London, UK

    The C3AI 2024

    AvNitin Naik,Paul Jenkins

    Häftad, Engelska, 2024

    Del 884 i serien Lecture Notes in Networks and Systems

    2 563 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    This book offers an in-depth exploration of cutting-edge research across the interconnected fields of computing, communication, cybersecurity, and artificial intelligence. It serves as a comprehensive guide to the technologies shaping our digital world, providing both a profound understanding of these domains and practical strategies for addressing their challenges. The content is drawn from the International Conference on Computing, Communication, Cybersecurity and AI (C3AI 2024), held in London, UK, from July 3 to 4, 2024. The conference attracted 66 submissions from 17 countries, including the USA, UK, Canada, Brazil, India, China, Germany, and Spain. Of these, 47 high-calibre papers were rigorously selected through a meticulous review process, where each paper received three to four reviews to ensure quality and relevance. This book is an essential resource for readers seeking a thorough and timely review of the latest advancements and trends in computing, communication, cybersecurity, and artificial intelligence.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2024-12-20
    • Mått:155 x 235 x 45 mm
    • Vikt:1 241 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Lecture Notes in Networks and Systems
    • Antal sidor:826
    • Förlag:Springer International Publishing AG
    • ISBN:9783031744426

    Utforska kategorier

    • Artificiell intelligens inom Data och IT
    • IT-säkerhet inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • Security model for IoT applications IoTSeMo.- DAN Deep Neural Network-based Application Mapping for Optimized Network-on-Chip Design.- Threat Modelling in  Virtual Assistant Hub Devices.- Generate Unnoticeable Adversarial Examples on Audio Classification Models with Multi perspective Objectives.- Prior enhanced Semi supervised Federated Learning for IoT Intrusion Detection A Game Theory and Comparative Learning based Approach.- An empirical study on Insider Threats Towards Crime Prevention through Environmental Design CPTED A student case study.- Utilizing Machine Learning and Deep Learning Techniques for the Detection of Distributed Denial of Service DDoS Attacks.- Inspecting software architecture design styles to infer threat models and inform likely attacks.