Responsible Graph Neural Networks
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Produktdetails
Format
Kopierschutz
Ja
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
05.06.2023
Verlag
Taylor & Francis eBooksSeitenzahl
323 (Printausgabe)
Auflage
1. Auflage
Sprache
Englisch
EAN
9781000871173
More frequent and complex cyber threats require robust, automated, and rapid responses from cyber-security specialists. This book offers a complete study in the area of graph learning in cyber, emphasizing graph neural networks (GNNs) and their cyber-security applications.
Three parts examine the basics, methods and practices, and advanced topics. The first part presents a grounding in graph data structures and graph embedding and gives a taxonomic view of GNNs and cyber-security applications. The second part explains three different categories of graph learning, including deterministic, generative, and reinforcement learning and how they can be used for developing cyber defense models. The discussion of each category covers the applicability of simple and complex graphs, scalability, representative algorithms, and technical details.
Undergraduate students, graduate students, researchers, cyber analysts, and AI engineers looking to understand practical deep learning methods will find this book an invaluable resource.
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