Machine Learning and Data Mining for Computer Security : (Registro nro. 291407)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 04014nam a22003735i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 291407 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | MX-SnUAN |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20160429154854.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | 150903s2006 xxk| o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9781846282539 |
| -- | 9781846282539 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES | |
| Número estándar o código | 10.1007/1846282535 |
| Fuente del número o código | doi |
| 035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA | |
| Número de control de sistema | vtls000343767 |
| 039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO] | |
| Nivel de reglas en descripción bibliográfica | 201509030750 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso | VLOAD |
| Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201404121001 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
| Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201404090739 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
| -- | 201402061204 |
| -- | staff |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | MX-SnUAN |
| Lengua de catalogación | spa |
| Centro/agencia transcriptor | MX-SnUAN |
| Normas de descripción | rda |
| 050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO | |
| Número de clasificación | QA75.5-76.95 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Maloof, Marcus A. |
| Término indicativo de función/relación | editor. |
| 9 (RLIN) | 322679 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
| Título | Machine Learning and Data Mining for Computer Security : |
| Resto del título | Methods and Applications / |
| Mención de responsabilidad, etc. | edited by Marcus A. Maloof. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT | |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright | London : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante | Springer London, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright | 2006. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | xvI, 210 páginas 23 ilustraciones |
| Otras características físicas | recurso en línea. |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Término de tipo de contenido | texto |
| Código de tipo de contenido | txt |
| Fuente | rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO | |
| Nombre/término del tipo de medio | computadora |
| Código del tipo de medio | c |
| Fuente | rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE | |
| Nombre/término del tipo de soporte | recurso en línea |
| Código del tipo de soporte | cr |
| Fuente | rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL | |
| Tipo de archivo | archivo de texto |
| Formato de codificación | |
| Fuente | rda |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE | |
| Mención de serie | Advanced Information and Knowledge Processing |
| 500 ## - NOTA GENERAL | |
| Nota general | Springer eBooks |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
| Nota de contenido con formato | Survey Contributions -- An Introduction to Information Assurance -- Some Basic Concept of Machine Learning and Data Mining -- Research Contributions -- Learning to Detect Malicious Executables -- Data Mining Applied to Intrusion Detection: MITRE Experiences -- Intrusion Detection Alarm Clustering -- Behavioral Features for Network Anomaly Detection -- Cost-Sensitive Modeling for Intrusion Detection -- Data Cleaning and Enriched Representations for Anomaly Detection in System Calls -- A Decision-Theoritic, Semi-Supervised Model for Intrusion Detection. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. | |
| Sumario, etc. | The Internet began as a private network connecting government, military, and academic researchers. As such, there was little need for secure protocols, encrypted packets, and hardened servers. When the creation of the World Wide Web unexpectedly ushered in the age of the commercial Internet, the network's size and subsequent rapid expansion made it impossible retroactively to apply secure mechanisms. The Internet's architects never coined terms such as spam, phishing, zombies, and spyware, but they are terms and phenomena we now encounter constantly. Programming detectors for such threats has proven difficult. Put simply, there is too much information---too many protocols, too many layers, too many applications, and too many uses of these applications---for anyone to make sufficient sense of it all. Ironically, given this wealth of information, there is also too little information about what is important for detecting attacks. Methods of machine learning and data mining can help build better detectors from massive amounts of complex data. Such methods can also help discover the information required to build more secure systems. For some problems in computer security, one can directly apply machine learning and data mining techniques. Other problems, both current and future, require new approaches, methods, and algorithms. This book presents research conducted in academia and industry on methods and applications of machine learning and data mining for problems in computer security and will be of interest to researchers and practitioners, as well students. ‘Dr. Maloof not only did a masterful job of focusing the book on a critical area that was in dire need of research, but he also strategically picked papers that complemented each other in a productive manner. … This book is a must read for anyone interested in how research can improve computer security.’ Dr Eric Cole, Computer Security Expert |
| 590 ## - NOTA LOCAL (RLIN) | |
| Nota local | Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto. |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA | |
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada | SpringerLink (Servicio en línea) |
| 9 (RLIN) | 299170 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL | |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia | Edición impresa: |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9781846280290 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
| Identificador Uniforme del Recurso | <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/1-84628-253-5">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/1-84628-253-5</a> |
| Nota pública | Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
| Tipo de ítem Koha | Recurso en línea |
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