Artificial Intelligence in the Cyber Domain: Offense and Defense

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F20%3A10245622" target="_blank" >RIV/61989100:27240/20:10245622 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27740/20:10245622

Výsledek na webu

<a href="https://www.mdpi.com/2073-8994/12/3/410" target="_blank" >https://www.mdpi.com/2073-8994/12/3/410</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.3390/sym12030410" target="_blank" >10.3390/sym12030410</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Artificial Intelligence in the Cyber Domain: Offense and Defense

Popis výsledku v původním jazyce

Artificial intelligence techniques have grown rapidly in recent years, and their applications in practice can be seen in many fields, ranging from facial recognition to image analysis. In the cybersecurity domain, AI-based techniques can provide better cyber defense tools and help adversaries improve methods of attack. However, malicious actors are aware of the new prospects too and will probably attempt to use them for nefarious purposes. This survey paper aims at providing an overview of how artificial intelligence can be used in the context of cybersecurity in both offense and defense.

Název v anglickém jazyce

Artificial Intelligence in the Cyber Domain: Offense and Defense

Popis výsledku anglicky

Artificial intelligence techniques have grown rapidly in recent years, and their applications in practice can be seen in many fields, ranging from facial recognition to image analysis. In the cybersecurity domain, AI-based techniques can provide better cyber defense tools and help adversaries improve methods of attack. However, malicious actors are aware of the new prospects too and will probably attempt to use them for nefarious purposes. This survey paper aims at providing an overview of how artificial intelligence can be used in the context of cybersecurity in both offense and defense.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10200 - Computer and information sciences

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Symmetry

ISSN

2073-8994

e-ISSN

—

Svazek periodika

12

Číslo periodika v rámci svazku

3

Stát vydavatele periodika

CH - Švýcarská konfederace

Počet stran výsledku

24

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

000525824300085

EID výsledku v databázi Scopus

—