书目信息 |
| 题名： |
对抗机器学习
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| 作者： | 约瑟夫(AnthonyD.Joseph) ， 尼尔森(BlaineNelson) ， 鲁宾斯坦 ， 泰格(J.D.Tygar) )著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2020.08 |
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| 页数： | 288页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 智能科学与技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--安全技术 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-65892-4 | |
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| 200 | 1 | @a对抗机器学习@Adui kang ji qi xue xi@f(美)安东尼·D.约瑟夫(AnthonyD.Joseph),(美)布莱恩·尼尔森(BlaineNelson),(美)本杰明·I.P.鲁宾斯坦,(美)J.D.泰格(J.D.Tygar)著 |
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| 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。 | |
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| 对抗机器学习/(美)安东尼·D.约瑟夫(AnthonyD.Joseph),(美)布莱恩·尼尔森(BlaineNelson),(美)本杰明·I.P.鲁宾斯坦,(美)J.D.泰格(J.D.Tygar)著.-北京：机械工业出版社，2020.08 |
| 288页；26cm.-(智能科学与技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-65892-4：CNY99.00 |
| 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。 |
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正题名：对抗机器学习
索取号：TP181/Y944
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| 1 | 1467143 | 214671434 | 自科库301/301自科库 39排5列5层/ [索取号:TP181/Y944] | 在馆 | |
| 2 | 1467144 | 214671443 | 自科库301/301自科库 39排5列5层/ [索取号:TP181/Y944] | 在馆 |