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题名/责任者:

对抗机器学习/(美) 安东尼·D.约瑟夫 ... [等] 著 纪守领, 翁海琴等译

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:

X, 288页:图;26cm

统一题名:

Adversarial machine learning

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

约瑟夫 (Joseph, Anthony D.) 著

个人责任者:

尼尔森 (Nelson, Blaine) 著

个人责任者:

鲁宾斯坦 (Rubinstein, Benjamin, I. P.) 著

个人责任者:

泰格 (Tygar, J. D.) 著

个人次要责任者:

纪守领 译

个人次要责任者:

翁海琴 译

学科主题:

机器学习-安全技术

中图法分类号:

TP181

一般附注:

华章教育

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 布莱恩·尼尔森, 本杰明· I.P. 鲁宾斯坦, J.D.泰格

出版发行附注:

由剑桥大学出版社与机器工业出版社合作出版

书目附注:

有书目 (第274-288页)

提要文摘附注:

本书分为四部分, 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。

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