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题名/责任者:

对抗机器学习/(美)安东尼·D. 约瑟夫(Anthony D. Joseph)[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:

10,288页:图;26cm

并列正题名:

Adversarial machine learning

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

(美) 约瑟夫 (Joseph, Anthony 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:

著者还有：(美)布莱恩·尼尔森(Blaine Nelson)、(美)本杰明·I.P. 鲁宾斯坦(Benjamin I.P. Rubinstein)、(美)J.D. 泰格(J.D. Tygar)

提要文摘附注:

本书系统地介绍了对抗机器学习的概念、原理、技术与发展方向，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，分析了传统机器学习算法为何会被成功击破；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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