Deployable Machine Learning for Security Defense

"Machine Learning déployable pour la défense en sécurité" est une collection de travaux sélectionnés présentés lors du premier atelier international sur ce sujet, MLHat 2020. L'atelier s'est tenu en ligne en août 2020 en raison de la pandémie de COVID-19. La publication actuelle comprend huit contributions évaluées par des pairs, choisies parmi un total de 13 soumissions qualifiées. Les contributions sont organisées en différentes sections thématiques traitant de l'analyse des menaces, de l'application de l'apprentissage automatique adversarial pour améliorer la sécurité et des défis dans le domaine de la sécurité des réseaux. Cette littérature spécialisée offre des perspectives précieuses sur les développements et défis actuels dans le domaine des technologies d'apprentissage automatique pour les applications de sécurité et s'adresse aux professionnels et chercheurs s'intéressant à l'interface entre technologie et sécurité.