Odore del codice e vulnerabilità: Un disegno sperimentale
| AUTHOR | -, Kritika |
| PUBLISHER | Edizioni Sapienza (03/31/2024) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Le applicazioni software avanzate sviluppate utilizzando vari linguaggi di programmazione rappresentano una grande minaccia per la violazione di dati riservati, se non vengono prese in considerazione. Code smells e Vulnerabilità si occupano di identificare le lacune del software rispettivamente durante la manutenzione e dopo la produzione. Gli odori di codice sono le pratiche negligenti seguite dagli sviluppatori, mentre le vulnerabilità sono le anomalie o le falle del sistema operativo che possono violare le misure di sicurezza. Il libro concettualizza la procedura di rilevamento degli odori di codice e delle vulnerabilità utilizzando diverse metodologie di apprendimento automatico e di deep learning, prevedendo al contempo la massima accuratezza utilizzando diversi strumenti e metodologie e le possibili minacce alla validità.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9786207337354
ISBN-10:
6207337352
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Italian
More Product Details
Page Count:
76
Carton Quantity:
92
Product Dimensions:
6.00 x 0.18 x 9.00 inches
Weight:
0.27 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Technology & Engineering | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Le applicazioni software avanzate sviluppate utilizzando vari linguaggi di programmazione rappresentano una grande minaccia per la violazione di dati riservati, se non vengono prese in considerazione. Code smells e Vulnerabilità si occupano di identificare le lacune del software rispettivamente durante la manutenzione e dopo la produzione. Gli odori di codice sono le pratiche negligenti seguite dagli sviluppatori, mentre le vulnerabilità sono le anomalie o le falle del sistema operativo che possono violare le misure di sicurezza. Il libro concettualizza la procedura di rilevamento degli odori di codice e delle vulnerabilità utilizzando diverse metodologie di apprendimento automatico e di deep learning, prevedendo al contempo la massima accuratezza utilizzando diversi strumenti e metodologie e le possibili minacce alla validità.
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