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。书中介绍了当前最实用的工具,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最优规避,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。本书适合机器学习、计算机安全、网络安全领域的研究人员、技术人员和学生阅读。


根据中华人民共和国国家版权局相关法规,本站不提供该PDF电子版书籍
您可以进入交流社群中继续寻找资料或购买正版书籍

Linux交流群

技术交流社群://q13zd.cn/club

Linux书籍在线阅读://q13zd.cn/chapter-00.html

本文原创地址://q13zd.cn/against-machine-learning.html编辑:J+1,审核员:逄增宝