Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

The powerful machine learning based cryptanalysis models. The modern assessment tools

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Zakaria TOLBA
ISBN: 9786206781592
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 168
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 46404 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 762179
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: In an increasingly interconnected world, the security of digital information has become paramount. Cryptography, the art of securing data through encryption, has long been the stronghold of safeguarding sensitive information. However, as technology advances, so do the methods of encryption. This book explores the fascinating intersection of deep learning and cryptanalysis, offering a comprehensive guide to leveraging artificial intelligence to unravel the secrets hidden within encrypted data. Machine learning-based cryptanalysis can be a fascinating area to explore. Cryptanalysis involves attempting to break cryptographic systems, while machine learning can offer unique insights and techniques to improve the process. To protect the data and ensure the confidentiality of sensitive information.
Ключевые слова: Deep Learning, Machine Learning, Cryptanalysis, attack