Загрузка страницы
Все видеоНовые видеоПопулярные видеоКатегории видео

016. Безопасность мобильных приложений для Android. Теория и практика - Юрий Леонычев

Доля пользователей, которые применяют в ежедневной жизни мобильные устройства, неуклонно возрастает. Большая часть этих устройств – смартфоны и планшеты на базе iOS, Android и Windows. Мобильность, специфические особенности взаимодействия пользователя с устройством и новые операционные системы – факторы, приводящие к появлению необычных проблем, связанных с информационной безопасностью. Мы рассмотрим часть из этих проблем, их решения, и на практике убедимся, что разработка инструментов для анализа мобильных приложений не так уж сложна.

Видео 016. Безопасность мобильных приложений для Android. Теория и практика - Юрий Леонычев канала Компьютерные науки
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
19 ноября 2014 г. 18:07:29
00:32:21
Компьютерные науки
Теги
Правообладателям
Жалоба
Комментарии
Другие видео канала
Безопасность Android-приложений. Доклад Дмитрия Лукьяненко на Mobile CampБезопасность Android-приложений. Доклад Дмитрия Лукьяненко на Mobile CampЧто такое ядро операционной системы? Назначение и виды ядерЧто такое ядро операционной системы? Назначение и виды ядерData Engineering «на коленке»Data Engineering «на коленке»Model Agnostic Meta LearningModel Agnostic Meta LearningМатематические этюды для студентовМатематические этюды для студентовАнонимность на смартфоне. Прошивки, Приложения, Сети.Анонимность на смартфоне. Прошивки, Приложения, Сети.Kaggle, как инструмент изучения Data ScienceKaggle, как инструмент изучения Data Science002. Безопасность мобильных приложений - Ярослав Бучнев002. Безопасность мобильных приложений - Ярослав БучневГлубинное обучение. Оптимизация для глубинного обучения. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Оптимизация для глубинного обучения. Школа анализа данных, Яндекс7. Android-разработка. Архитектура Android OS. | Технострим7. Android-разработка. Архитектура Android OS. | ТехностримЛекция 3. Экспоненциальное сглаживание.Методы Брауна, Хольта-Винтерса.Оценка параметров сглаживания.Лекция 3. Экспоненциальное сглаживание.Методы Брауна, Хольта-Винтерса.Оценка параметров сглаживания.Лекция 7. Прогнозирование. ARIMA, математическая модель, часть 1.Лекция 7. Прогнозирование. ARIMA, математическая модель, часть 1.The Caribbean Data Science Podcast - Dr. Timothy Hospedales (Samsung AI Research)The Caribbean Data Science Podcast - Dr. Timothy Hospedales (Samsung AI Research)Глубинное обучение. Представления внутри сверточных нейросетей. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Представления внутри сверточных нейросетей. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Сверточные нейросети в компьютерном зрении. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Сверточные нейросети в компьютерном зрении. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Введение. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Введение. Школа анализа данных, Яндекс«Введение в безопасность Android» – Алексей Набережный, Group-IB«Введение в безопасность Android» – Алексей Набережный, Group-IBПуть в Data Science || Самообразование, курсы, мотивацияПуть в Data Science || Самообразование, курсы, мотивацияГлубинное обучение. Латентные глубокие модели. Школа анализа данных, ЯндексГлубинное обучение. Латентные глубокие модели. Школа анализа данных, Яндекс
Статистика портала
Яндекс.Метрика
© 2008-2024 «Информационно-развлекательный портал города Верхняя Салда»
| Карта портала | Реклама | Контакты | Сообщить об ошибке | Соглашения
salda.ws salda.ws@mail.ru +7-950-652-6664
Позвонить Отправить СМС
Сейчас на сайте: 512 Статистика портала