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题名/责任者:

对抗机器学习/(美)安东尼·D.约瑟夫(Anthony D.Joseph),(美)布莱恩·尼尔森(Blaine Nelson),(美)本杰明·I.P.鲁宾斯坦等著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-65892-4/CNY99.00

载体形态项:

288页;26cm

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

著 约瑟夫

个人次要责任者:

纪守领

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

本书由机器学习安全领域的学者撰写，针对存在安全威胁的对抗性环境，讨论如何构建健壮的机器学习系统，全面涵盖所涉及的理论和工具。全书分为四部分，分别讨论对抗机器学习的基本概念、诱发型攻击、探索性攻击和未来发展方向。书中介绍了当前*实用的工具，你将学会利用它们来监测系统安全状态并进行数据分析，从而设计出有效的对策来应对新的网络攻击；详细讨论了隐私保护机制和分类器的近似*优规避，在关于垃圾邮件和网络安全的案例研究中，深入分析了传统机器学习算法为何会被成功击破；全面概述了该领域的最新技术以及未来可能的发展方向。

使用对象附注:

机器学习、计算机安全、网络安全领域的研究人员、技术人员和学生

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