对抗机器学习

书籍简介:

本书讨论机器学习中的安全性问题，即讨论各种干扰机器学习系统输出正确结果的攻击方法以及对应的防御方法。本书首先回顾机器学习的概念和方法，提出对机器学习攻击的总体分类。然后讨论两种主要类型的攻击和相关防御：决策时攻击和投毒攻击。之后，讨论针对深度学习的攻击的新技术，以及提高深度神经网络鲁棒性的方法。最后，讨论对抗学习领域的几个重要问题。本书旨在为读者提供在对抗环境下成功从事机器学习研究和实践所必需的工具，适合对对抗机器学习领域感兴趣的读者阅读。

书籍规格:

书籍信息归属:

对抗机器学习是机械工业出版社于2019.12出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习－安全技术 的书籍。