- عنوان کتاب: Big Data Security Governance and Prevention Traffic Anti-Fraud in Practice
- نویسنده: Kai Zhang
- حوزه: حکمرانی داده
- سال انتشار: 2026
- تعداد صفحه: 200
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 2.98 مگابایت
این کتاب مرجعی کاربردی برای مقابله با کلاهبرداری ترافیک ارائه می‌دهد و استانداردی جدید برای مدیریت امنیت ترافیک در دنیای واقعی و قابل دسترس ایجاد می‌کند که خوانندگان را قادر می‌سازد تا ضمن حفظ یک تجربه کاربری بهینه، دفاع‌های مقیاس‌پذیر طراحی کنند. رشد سریع اینترنت باعث افزایش کلاهبرداری دیجیتال شده است. مجرمان سایبری از هر مرحله از ترافیک آنلاین، از کلاهبرداری‌های تبلیغاتی جعلی و کلاهبرداری حساب‌های کاربری مبتنی بر ربات گرفته تا «هک کوپن» در طول فروش تجارت الکترونیک و کمپین‌های فیشینگ پیچیده، سوءاستفاده می‌کنند. این تهدیدات میلیاردها دلار در سطح جهان هزینه دارند و نیازمند راه‌حل‌های فوری برای محافظت از کاربران و پلتفرم‌ها هستند. این راهنمای کاربردی، مقابله با کلاهبرداری ترافیک را با یک چارچوب ۱۲ فصلی، رمزگشایی می‌کند. این کتاب با مفاهیم بنیادی شروع می‌شود و سپس تاکتیک‌های کلاهبرداری در دنیای واقعی را تشریح می‌کند، سپس بر آماده‌سازی داده‌ها و مدیریت آنها تمرکز دارد. فصل‌های اصلی، ابزارهای پیشرفته‌ای مانند اثر انگشت دستگاه، تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل شبکه مبتنی بر گراف و ادغام تهدید چندوجهی را معرفی می‌کنند. فصل آخر، استراتژی‌های گام به گام برای ساخت سیستم‌های ضد کلاهبرداری تطبیقی را ارائه می‌دهد. این منبع استثنایی برای متخصصان امنیت سایبری، توسعه‌دهندگان، محققان و دانشجویانی که به پیشگیری از جرایم سایبری، مدیریت ریسک و امنیت کلان‌داده علاقه‌مند هستند، ایده‌آل است.
This book provides a practical reference for traffic anti-fraud, establishing a new standard for accessible, real-world traffic security governance that empowers readers to design scalable defenses while maintaining an optimal user experience. The internet’s rapid growth has enabled a surge in digital fraud. Cybercriminals exploit every stage of online traffic, from fake promotion scams and bot-driven account fraud to “coupon hacking” during e-commerce sales and sophisticated phishing campaigns. These threats cost billions globally and demand urgent solutions to protect users and platforms. This practical guide demystifies traffic anti-fraud with a 12-chapter framework. It begins with foundational concepts and then dissects real-world fraud tactics, then focuses on data preparation and governance. Core chapters introduce cutting-edge tools, such as device fingerprinting, AI-powered anomaly detection, graph-based network analysis, and cross-modal threat fusion. The final chapter provides step-by-step strategies for building adaptive anti-fraud systems. This exceptional resource is ideal for cybersecurity professionals, developers, researchers, and students interested in cybercrime prevention, risk governance, and big data security.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
Download: Big Data Security Governance
نظرات کاربران