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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. **
Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?
Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen. **
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Maschinelles Lernen mit R, Fachbücher von Uli SchellGrundlagen und Beispiele Daten visualisieren und analysieren Lernergebnisse bewerten und übertragen Mit vielen Beispielen in R zum Download Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei? Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bildklassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analysebibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden. Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H2O sowie Keras zum Einsatz. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen für Dummies, Fachbücher von Jörn FischerMaschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz, und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die grosse Herausforderung. Dieses Buch bietet einen aussergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Ausserdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben.28,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kaspersky Threat Data Feeds - Phishing URLKaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL In der heutigen vernetzten Welt stellen Phishing-Angriffe eine der größten Cyberbedrohungen für Unternehmen und Privatpersonen dar. Cyberkriminelle nutzen bösartige Websites, um Benutzerdaten zu stehlen, vertrauliche Informationen auszuspionieren und schädliche Aktivitäten auszuführen. Um sich gegen diese Angriffe zu wappnen, benötigen Unternehmen kontinuierlich aktualisierte Informationen über gefährliche URLs. **Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL** bietet eine umfassende und ständig aktualisierte Datenquelle über bekannte Phishing-URLs, die es Unternehmen ermöglicht, potenziell schädliche Websites zu identifizieren und ihre Systeme effektiv vor Phishing-Angriffen zu schützen. Überblick über Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL Der **Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL**-Dienst stellt Unternehmen eine stetig aktualisierte Datenbank über URLs zur Verfügung, die als Phishing-Websites identifiziert wurden. Diese Feeds umfassen Details über verdächtige und bösartige Websites, die darauf abzielen, Benutzerdaten zu stehlen oder Schadsoftware zu verbreiten. Durch die Integration dieser Informationen in bestehende Sicherheitslösungen können Unternehmen ihre Abwehrmechanismen stärken und die Wahrscheinlichkeit von Cyberangriffen erheblich verringern. Hauptfunktionen Umfassende Phishing-URL-Daten: Bereitstellung einer ständig aktualisierten Datenbank mit Phishing-URLs, die in Echtzeit Bedrohungen erkennen und blockieren hilft. Zusätzliche Bedrohungsinformationen: Zu jeder URL werden relevante Details wie Kategorie, Bedrohungslevel und geografische Herkunft geliefert. Nahtlose Integration: Einfache Implementierung der Datenfeeds in bestehende SIEM-Systeme, Firewalls, Web-Gateways und andere Sicherheitssysteme. Minimierung von Fehlalarmen: Durch die Bereitstellung präziser Bedrohungsdaten werden Fehlalarme reduziert und die Effizienz des Sicherheitsteams gesteigert. Erkennung und Blockierung in Echtzeit: Proaktive Abwehrmaßnahmen gegen Bedrohungen, bevor sie in das System eindringen können. Vorteile für Ihr Unternehmen Erhöhter Schutz vor Phishing: Durch den Zugang zu aktuellen Bedrohungsdaten können Unternehmen schädliche Phishing-URLs schnell erkennen und blockieren. Optimierte Sicherheitsstrategie: Durch aktuelle Bedrohungsdaten können Unternehmen proaktive Sicherheitsmaßnahmen entwickeln und Sicherheitslücken schließen. Effizienzsteigerung: Die Reduzierung von Fehlalarmen ermöglicht es den Sicherheitsteams, sich auf echte Bedrohungen zu konzentrieren und schneller zu reagieren. Compliance und Sicherheitsstandards: Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher und branchenspezifischer Sicherheitsanforderungen durch effektive Bedrohungserkennung. Skalierbare Lösung: Geeignet für Unternehmen jeder Größe und anpassbar an spezifische Sicherheitsanforderungen und -infrastrukturen. Integration und Kompatibilität Die Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL sind so konzipiert, dass sie problemlos in bestehende IT-Sicherheitsinfrastrukturen integriert werden können. Sie unterstützen verschiedene Formate wie JSON, CSV und STIX, was die Implementierung in SIEM-Systeme, SOAR-Plattformen und andere Sicherheitslösungen erleichtert. Mit der flexiblen API-Integration können Unternehmen die Bedrohungsdaten genau an ihre Bedürfnisse anpassen und nahtlos in ihre Sicherheitsarchitekturen integrieren. Anwendungsfälle für Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL Verhinderung von Identitätsdiebstahl: Durch Blockierung von Phishing-URLs können Unternehmen sicherstellen, dass Mitarbeiter und Kunden nicht auf gefälschte Websites zugreifen. Schutz vor Datendiebstahl: Phishing-Angriffe, die darauf abzielen, sensible Daten zu sammeln, können frühzeitig erkannt und verhindert werden. Erhöhung der Netzwerksicherheit: Durch die Identifizierung und Blockierung verdächtiger URLs kann das Unternehmensnetzwerk besser geschützt werden.21324,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 178864439,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie können sich Unternehmen und Privatpersonen vor Online-Bedrohungen wie Phishing, Malware und Identitätsdiebstahl schützen?
Unternehmen und Privatpersonen können sich vor Online-Bedrohungen schützen, indem sie regelmäßig ihre Passwörter aktualisieren und starke Passwörter verwenden. Außerdem sollten sie sicherstellen, dass ihre Software und Betriebssysteme immer auf dem neuesten Stand sind, um Sicherheitslücken zu schließen. Das Bewusstsein für Phishing- und Betrugstechniken sollte geschärft werden, um verdächtige E-Mails und Links zu erkennen und zu vermeiden. Die Verwendung von Antiviren- und Anti-Malware-Software kann ebenfalls dazu beitragen, die Sicherheit vor Online-Bedrohungen zu erhöhen. **
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Wie können sich Unternehmen und Privatpersonen vor Online-Bedrohungen wie Phishing, Malware und Identitätsdiebstahl schützen?
Unternehmen und Privatpersonen können sich vor Online-Bedrohungen schützen, indem sie regelmäßig ihre Passwörter aktualisieren und starke, einzigartige Passwörter verwenden. Außerdem sollten sie sicherstellen, dass ihre Software und Betriebssysteme regelmäßig aktualisiert werden, um Sicherheitslücken zu schließen. Es ist auch wichtig, vorsichtig bei der Weitergabe persönlicher Informationen online zu sein und verdächtige E-Mails oder Links zu vermeiden. Schließlich können Unternehmen und Privatpersonen auch in Sicherheitssoftware investieren, um ihre Geräte vor Malware und anderen Bedrohungen zu schützen. **
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Wie können Unternehmen und Privatpersonen sich vor Online-Bedrohungen wie Phishing, Malware und Identitätsdiebstahl schützen?
Unternehmen und Privatpersonen können sich vor Online-Bedrohungen schützen, indem sie regelmäßig ihre Passwörter aktualisieren und starke Passwörter verwenden. Zudem sollten sie sicherstellen, dass ihre Software und Antivirenprogramme auf dem neuesten Stand sind, um Malware zu verhindern. Es ist wichtig, verdächtige E-Mails und Links zu vermeiden und niemals persönliche oder vertrauliche Informationen preiszugeben. Darüber hinaus können Unternehmen und Privatpersonen auch Schulungen und Sensibilisierungskampagnen durchführen, um Mitarbeiter und sich selbst über die neuesten Online-Bedrohungen auf dem Laufenden zu halten. **
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Wie können sich Unternehmen und Privatpersonen vor Online-Bedrohungen wie Phishing, Malware und Identitätsdiebstahl schützen?
Unternehmen und Privatpersonen können sich vor Online-Bedrohungen schützen, indem sie regelmäßig ihre Passwörter aktualisieren und starke Passwörter verwenden. Zudem sollten sie sicherstellen, dass ihre Software und Betriebssysteme stets auf dem neuesten Stand sind, um Sicherheitslücken zu schließen. Es ist wichtig, verdächtige E-Mails und Links zu vermeiden und nur auf vertrauenswürdige Websites zuzugreifen. Zusätzlich können Unternehmen und Privatpersonen auch Sicherheitssoftware wie Antivirenprogramme und Firewalls nutzen, um sich vor Malware und anderen Bedrohungen zu schützen. **
Wie kann die Erkennung von Mustern und Zusammenhängen in großen Datensätzen durch maschinelles Lernen verbessert werden?
Durch die Verwendung von leistungsstarken Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens wie Deep Learning. Durch die Optimierung von Datenverarbeitungsprozessen und die Verfeinerung von Modellen durch kontinuierliches Training mit neuen Daten. Durch die Integration von menschlichem Fachwissen und Erfahrung in den Lernprozess, um die Qualität der Mustererkennung zu verbessern. **
Wie kann die Sicherheit von E-Banking-Plattformen verbessert werden, um Betrug und Identitätsdiebstahl zu verhindern, und welche Rolle spielen dabei künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Die Sicherheit von E-Banking-Plattformen kann durch die Implementierung von Multi-Faktor-Authentifizierung, starken Passwörtern und regelmäßigen Sicherheitsupdates verbessert werden. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können dabei helfen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und zu blockieren, indem sie Muster und Anomalien im Nutzerverhalten identifizieren. Darüber hinaus können sie auch dazu beitragen, die Authentizität von Transaktionen und Benutzeridentitäten zu überprüfen, um Betrug und Identitätsdiebstahl zu verhindern. Durch die kontinuierliche Analyse von Daten können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dazu beitragen, die Sicherheit von E-Banking-Plattformen zu stärken und die Nutzer vor pot **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen mit R, Fachbücher von Uli SchellGrundlagen und Beispiele Daten visualisieren und analysieren Lernergebnisse bewerten und übertragen Mit vielen Beispielen in R zum Download Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Wie bringt man Computern das Lernen aus Daten bei? Diese praxisorientierte Einführung vermittelt anhand zahlreicher Beispiele die Grundlagen des maschinellen Lernens mit R, H2O und Keras. Sie werden in die Lage versetzt, den jeweils zielführenden Ansatz auszuwählen und auf eigene Fragestellungen wie Bildklassifizierung oder Vorhersagen anzuwenden. Da fehlerhafte Daten den Lernerfolg gefährden können, wird der Datenvorbereitung und -analyse besondere Aufmerksamkeit gewidmet. R stellt hierfür hochentwickelte und wissenschaftlich fundierte Analysebibliotheken zur Verfügung, deren Funktionsweise und Anwendung gezeigt werden. Sie erfahren, für welche Anwendungsfälle statistische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Faktoren-, Cluster- und Zeitreihenanalyse ausreichen und wann Sie besser mit neuronalen Netzen wie z. B. CNNs oder RNNs arbeiten sollten. Hier kommen das Framework H2O sowie Keras zum Einsatz. Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Sie Stolpersteine beim Lernvorgang analysieren oder von vornherein vermeiden können. Darüber hinaus erfahren Sie, unter welchen Umständen Sie die Ergebnisse des maschinellen Lernens weiterverwenden können und wie Sie dabei vorgehen.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen für Dummies, Fachbücher von Jörn FischerMaschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz, und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die grosse Herausforderung. Dieses Buch bietet einen aussergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Ausserdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben.28,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. **
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Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?
Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen. **
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Wie können sich Unternehmen und Privatpersonen vor Online-Bedrohungen wie Phishing, Malware und Identitätsdiebstahl schützen?
Unternehmen und Privatpersonen können sich vor Online-Bedrohungen schützen, indem sie regelmäßig ihre Passwörter aktualisieren und starke Passwörter verwenden. Außerdem sollten sie sicherstellen, dass ihre Software und Betriebssysteme immer auf dem neuesten Stand sind, um Sicherheitslücken zu schließen. Das Bewusstsein für Phishing- und Betrugstechniken sollte geschärft werden, um verdächtige E-Mails und Links zu erkennen und zu vermeiden. Die Verwendung von Antiviren- und Anti-Malware-Software kann ebenfalls dazu beitragen, die Sicherheit vor Online-Bedrohungen zu erhöhen. **
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Wie können sich Unternehmen und Privatpersonen vor Online-Bedrohungen wie Phishing, Malware und Identitätsdiebstahl schützen?
Unternehmen und Privatpersonen können sich vor Online-Bedrohungen schützen, indem sie regelmäßig ihre Passwörter aktualisieren und starke, einzigartige Passwörter verwenden. Außerdem sollten sie sicherstellen, dass ihre Software und Betriebssysteme regelmäßig aktualisiert werden, um Sicherheitslücken zu schließen. Es ist auch wichtig, vorsichtig bei der Weitergabe persönlicher Informationen online zu sein und verdächtige E-Mails oder Links zu vermeiden. Schließlich können Unternehmen und Privatpersonen auch in Sicherheitssoftware investieren, um ihre Geräte vor Malware und anderen Bedrohungen zu schützen. **
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Kaspersky Threat Data Feeds - Phishing URLKaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL In der heutigen vernetzten Welt stellen Phishing-Angriffe eine der größten Cyberbedrohungen für Unternehmen und Privatpersonen dar. Cyberkriminelle nutzen bösartige Websites, um Benutzerdaten zu stehlen, vertrauliche Informationen auszuspionieren und schädliche Aktivitäten auszuführen. Um sich gegen diese Angriffe zu wappnen, benötigen Unternehmen kontinuierlich aktualisierte Informationen über gefährliche URLs. **Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL** bietet eine umfassende und ständig aktualisierte Datenquelle über bekannte Phishing-URLs, die es Unternehmen ermöglicht, potenziell schädliche Websites zu identifizieren und ihre Systeme effektiv vor Phishing-Angriffen zu schützen. Überblick über Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL Der **Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL**-Dienst stellt Unternehmen eine stetig aktualisierte Datenbank über URLs zur Verfügung, die als Phishing-Websites identifiziert wurden. Diese Feeds umfassen Details über verdächtige und bösartige Websites, die darauf abzielen, Benutzerdaten zu stehlen oder Schadsoftware zu verbreiten. Durch die Integration dieser Informationen in bestehende Sicherheitslösungen können Unternehmen ihre Abwehrmechanismen stärken und die Wahrscheinlichkeit von Cyberangriffen erheblich verringern. Hauptfunktionen Umfassende Phishing-URL-Daten: Bereitstellung einer ständig aktualisierten Datenbank mit Phishing-URLs, die in Echtzeit Bedrohungen erkennen und blockieren hilft. Zusätzliche Bedrohungsinformationen: Zu jeder URL werden relevante Details wie Kategorie, Bedrohungslevel und geografische Herkunft geliefert. Nahtlose Integration: Einfache Implementierung der Datenfeeds in bestehende SIEM-Systeme, Firewalls, Web-Gateways und andere Sicherheitssysteme. Minimierung von Fehlalarmen: Durch die Bereitstellung präziser Bedrohungsdaten werden Fehlalarme reduziert und die Effizienz des Sicherheitsteams gesteigert. Erkennung und Blockierung in Echtzeit: Proaktive Abwehrmaßnahmen gegen Bedrohungen, bevor sie in das System eindringen können. Vorteile für Ihr Unternehmen Erhöhter Schutz vor Phishing: Durch den Zugang zu aktuellen Bedrohungsdaten können Unternehmen schädliche Phishing-URLs schnell erkennen und blockieren. Optimierte Sicherheitsstrategie: Durch aktuelle Bedrohungsdaten können Unternehmen proaktive Sicherheitsmaßnahmen entwickeln und Sicherheitslücken schließen. Effizienzsteigerung: Die Reduzierung von Fehlalarmen ermöglicht es den Sicherheitsteams, sich auf echte Bedrohungen zu konzentrieren und schneller zu reagieren. Compliance und Sicherheitsstandards: Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher und branchenspezifischer Sicherheitsanforderungen durch effektive Bedrohungserkennung. Skalierbare Lösung: Geeignet für Unternehmen jeder Größe und anpassbar an spezifische Sicherheitsanforderungen und -infrastrukturen. Integration und Kompatibilität Die Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL sind so konzipiert, dass sie problemlos in bestehende IT-Sicherheitsinfrastrukturen integriert werden können. Sie unterstützen verschiedene Formate wie JSON, CSV und STIX, was die Implementierung in SIEM-Systeme, SOAR-Plattformen und andere Sicherheitslösungen erleichtert. Mit der flexiblen API-Integration können Unternehmen die Bedrohungsdaten genau an ihre Bedürfnisse anpassen und nahtlos in ihre Sicherheitsarchitekturen integrieren. Anwendungsfälle für Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL Verhinderung von Identitätsdiebstahl: Durch Blockierung von Phishing-URLs können Unternehmen sicherstellen, dass Mitarbeiter und Kunden nicht auf gefälschte Websites zugreifen. Schutz vor Datendiebstahl: Phishing-Angriffe, die darauf abzielen, sensible Daten zu sammeln, können frühzeitig erkannt und verhindert werden. Erhöhung der Netzwerksicherheit: Durch die Identifizierung und Blockierung verdächtiger URLs kann das Unternehmensnetzwerk besser geschützt werden.21324,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 178864439,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für DummiesMaschinelles Lernen für Dummies , Algorithmen für künstliches Lernen verstehen Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. Sie erfahren Wie Sie mit Python und Frameworks starten Wie Sie Optimierung, Clustering und Klassifizierung umsetzen Wie generative Methoden und Reinforcement Learning funktionieren Wie neuronale Netze arbeiten und erklärbar werden , Luft- & Hydraulikfederung > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20240410, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: für Dummies##, Autoren: Fischer, Jörn, Seitenzahl/Blattzahl: 340, Themenüberschrift: COMPUTERS / Databases / Data Mining, Keyword: Algorithmen programmieren; Algorithmus; Alpha Zero; Data Mining u. Knowledge Discovery; Datenstruktur; Deep Learning; Deep Reinforcement Learning; Informatik; KI; Künstliche Intelligenz; Lehrbuch; Machine Learning; Maschinelles Lernen; Neuronale Netze; Programmieren; künstliches Lernen, Fachschema: Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung~Data Mining (EDV)~Informatik, Fachkategorie: Unternehmensanwendungen~Informatik, Warengruppe: TB/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 237, Breite: 173, Höhe: 21, Gewicht: 630, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,28,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kaspersky Threat Data Feeds - Phishing URLKaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL In der heutigen vernetzten Welt stellen Phishing-Angriffe eine der größten Cyberbedrohungen für Unternehmen und Privatpersonen dar. Cyberkriminelle nutzen bösartige Websites, um Benutzerdaten zu stehlen, vertrauliche Informationen auszuspionieren und schädliche Aktivitäten auszuführen. Um sich gegen diese Angriffe zu wappnen, benötigen Unternehmen kontinuierlich aktualisierte Informationen über gefährliche URLs. **Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL** bietet eine umfassende und ständig aktualisierte Datenquelle über bekannte Phishing-URLs, die es Unternehmen ermöglicht, potenziell schädliche Websites zu identifizieren und ihre Systeme effektiv vor Phishing-Angriffen zu schützen. Überblick über Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL Der **Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL**-Dienst stellt Unternehmen eine stetig aktualisierte Datenbank über URLs zur Verfügung, die als Phishing-Websites identifiziert wurden. Diese Feeds umfassen Details über verdächtige und bösartige Websites, die darauf abzielen, Benutzerdaten zu stehlen oder Schadsoftware zu verbreiten. Durch die Integration dieser Informationen in bestehende Sicherheitslösungen können Unternehmen ihre Abwehrmechanismen stärken und die Wahrscheinlichkeit von Cyberangriffen erheblich verringern. Hauptfunktionen Umfassende Phishing-URL-Daten: Bereitstellung einer ständig aktualisierten Datenbank mit Phishing-URLs, die in Echtzeit Bedrohungen erkennen und blockieren hilft. Zusätzliche Bedrohungsinformationen: Zu jeder URL werden relevante Details wie Kategorie, Bedrohungslevel und geografische Herkunft geliefert. Nahtlose Integration: Einfache Implementierung der Datenfeeds in bestehende SIEM-Systeme, Firewalls, Web-Gateways und andere Sicherheitssysteme. Minimierung von Fehlalarmen: Durch die Bereitstellung präziser Bedrohungsdaten werden Fehlalarme reduziert und die Effizienz des Sicherheitsteams gesteigert. Erkennung und Blockierung in Echtzeit: Proaktive Abwehrmaßnahmen gegen Bedrohungen, bevor sie in das System eindringen können. Vorteile für Ihr Unternehmen Erhöhter Schutz vor Phishing: Durch den Zugang zu aktuellen Bedrohungsdaten können Unternehmen schädliche Phishing-URLs schnell erkennen und blockieren. Optimierte Sicherheitsstrategie: Durch aktuelle Bedrohungsdaten können Unternehmen proaktive Sicherheitsmaßnahmen entwickeln und Sicherheitslücken schließen. Effizienzsteigerung: Die Reduzierung von Fehlalarmen ermöglicht es den Sicherheitsteams, sich auf echte Bedrohungen zu konzentrieren und schneller zu reagieren. Compliance und Sicherheitsstandards: Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher und branchenspezifischer Sicherheitsanforderungen durch effektive Bedrohungserkennung. Skalierbare Lösung: Geeignet für Unternehmen jeder Größe und anpassbar an spezifische Sicherheitsanforderungen und -infrastrukturen. Integration und Kompatibilität Die Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL sind so konzipiert, dass sie problemlos in bestehende IT-Sicherheitsinfrastrukturen integriert werden können. Sie unterstützen verschiedene Formate wie JSON, CSV und STIX, was die Implementierung in SIEM-Systeme, SOAR-Plattformen und andere Sicherheitslösungen erleichtert. Mit der flexiblen API-Integration können Unternehmen die Bedrohungsdaten genau an ihre Bedürfnisse anpassen und nahtlos in ihre Sicherheitsarchitekturen integrieren. Anwendungsfälle für Kaspersky Threat Data Feeds – Phishing URL Verhinderung von Identitätsdiebstahl: Durch Blockierung von Phishing-URLs können Unternehmen sicherstellen, dass Mitarbeiter und Kunden nicht auf gefälschte Websites zugreifen. Schutz vor Datendiebstahl: Phishing-Angriffe, die darauf abzielen, sensible Daten zu sammeln, können frühzeitig erkannt und verhindert werden. Erhöhung der Netzwerksicherheit: Durch die Identifizierung und Blockierung verdächtiger URLs kann das Unternehmensnetzwerk besser geschützt werden.37851,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie können Unternehmen und Privatpersonen sich vor Online-Bedrohungen wie Phishing, Malware und Identitätsdiebstahl schützen?
Unternehmen und Privatpersonen können sich vor Online-Bedrohungen schützen, indem sie regelmäßig ihre Passwörter aktualisieren und starke Passwörter verwenden. Zudem sollten sie sicherstellen, dass ihre Software und Antivirenprogramme auf dem neuesten Stand sind, um Malware zu verhindern. Es ist wichtig, verdächtige E-Mails und Links zu vermeiden und niemals persönliche oder vertrauliche Informationen preiszugeben. Darüber hinaus können Unternehmen und Privatpersonen auch Schulungen und Sensibilisierungskampagnen durchführen, um Mitarbeiter und sich selbst über die neuesten Online-Bedrohungen auf dem Laufenden zu halten. **
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Wie können sich Unternehmen und Privatpersonen vor Online-Bedrohungen wie Phishing, Malware und Identitätsdiebstahl schützen?
Unternehmen und Privatpersonen können sich vor Online-Bedrohungen schützen, indem sie regelmäßig ihre Passwörter aktualisieren und starke Passwörter verwenden. Zudem sollten sie sicherstellen, dass ihre Software und Betriebssysteme stets auf dem neuesten Stand sind, um Sicherheitslücken zu schließen. Es ist wichtig, verdächtige E-Mails und Links zu vermeiden und nur auf vertrauenswürdige Websites zuzugreifen. Zusätzlich können Unternehmen und Privatpersonen auch Sicherheitssoftware wie Antivirenprogramme und Firewalls nutzen, um sich vor Malware und anderen Bedrohungen zu schützen. **
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Wie kann die Erkennung von Mustern und Zusammenhängen in großen Datensätzen durch maschinelles Lernen verbessert werden?
Durch die Verwendung von leistungsstarken Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens wie Deep Learning. Durch die Optimierung von Datenverarbeitungsprozessen und die Verfeinerung von Modellen durch kontinuierliches Training mit neuen Daten. Durch die Integration von menschlichem Fachwissen und Erfahrung in den Lernprozess, um die Qualität der Mustererkennung zu verbessern. **
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Wie kann die Sicherheit von E-Banking-Plattformen verbessert werden, um Betrug und Identitätsdiebstahl zu verhindern, und welche Rolle spielen dabei künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Die Sicherheit von E-Banking-Plattformen kann durch die Implementierung von Multi-Faktor-Authentifizierung, starken Passwörtern und regelmäßigen Sicherheitsupdates verbessert werden. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können dabei helfen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und zu blockieren, indem sie Muster und Anomalien im Nutzerverhalten identifizieren. Darüber hinaus können sie auch dazu beitragen, die Authentizität von Transaktionen und Benutzeridentitäten zu überprüfen, um Betrug und Identitätsdiebstahl zu verhindern. Durch die kontinuierliche Analyse von Daten können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dazu beitragen, die Sicherheit von E-Banking-Plattformen zu stärken und die Nutzer vor pot **
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