机读格式显示(MARC)

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• 010 __ |a 978-7-111-65892-4 |d CNY99.00

• 092 __ |b 百万庄15502300389

• 100 __ |a 20200821d2020 em y0chiy50 ea

• 102 __ |a CN |b 110000

• 200 __ |a 对抗机器学习 |f (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

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2020

• 215 __ |a 288页 |d 26cm

• 225 __ |a 智能科学与技术丛书

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 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

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 __ |4 著 |a 约瑟夫

• 702 __ |a 纪守领

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20210929

• 905 __ |a WFKJXY |d TP181/191

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