ISBN: 9781003610915 - cybersecurity in robotic autonomous vehicles: machine learning applications to detect cyber attacks (3 Ergebnisse)

ISBN: 
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (3)

  • Neu (3)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Taylor & Francis Ltd, 2026

    1003610919 / 9781003610915

    • Softcover

    Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 48,72

    EUR 11,91 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: 2 verfügbar

    Paperback. Zustand: Brand New. 90 pages. 5.50x0.22x8.50 inches. In Stock.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: CRC Press, 2026

    1003610919 / 9781003610915

    • Softcover

    Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 40,01

    EUR 48,99 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

    Zustand: New. Mr. Ahmed Alruwaili is a researcher specialising in cyber security, artificial intelligence, and quantum computing. He received his Bachelor of Computer Science in computer science and information from Aljouf University, Saudi Arabia, in.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Taylor & Francis Ltd (Sales) Jun 2026, 2026

    1003610919 / 9781003610915

    • Softcover

    Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 55,28

    EUR 35,00 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 2 verfügbar

    Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Cybersecurity in Robotic Autonomous Vehicles introduces a novel intrusion detection system (IDS) specifically designed for AVs, which leverages data prioritisation in CAN IDs to enhance threat detection and mitigation. It offers a pioneering intrusion detection model for AVs that uses machine and deep learning algorithms.Presenting a new method for improving vehicle security, the book demonstrates how the IDS has incorporated machine learning and deep learning frameworks to analyse CAN bus traffic and identify the presence of any malicious activities in real time with high level of accuracy. It provides a comprehensive examination of the cybersecurity risks faced by AVs with a particular emphasis on CAN vulnerabilities and the innovative use of data prioritisation within CAN IDs.The book will interest researchers and advanced undergraduate students taking courses in cybersecurity, automotive engineering, and data science. Automotive industry and robotics professionals focusing on Internet of Vehicles and cybersecurity will also benefit from the contents.…