Adversarial Machine Learning

Adversarial Machine LearningНажми для увеличения фото

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.99
  • Рейтинг покупателей 3.91
  • Рейтинг экспертов 4.89
  • Качество материалов 4.94
  • Надежность 4.99
  • Простота в использовании 4.48
  • Ремонтопригодность 4.99
  • Эффективность выполнения своих функций 4.99
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.99
  • Безопасность для пользователя4.19
  • Внешний вид 4.98
  • Удобство в уходе и чистке 4.49
  • Экологическая безопасность 4.83
  • Гарантия на товар 4.44
  • Соответствие стандартам качества 4.98
  • Инновационные технологии 4.41
  • Хит продаж 4.99
  • Скорость морального устаревания 4.99
  • Энергоэффективность 4.98
  • Универсальность использования 4.90
  • Наличие дополнительных функций 4.43
  • Соотношение цена-качество 3.84
  • Практичность и удобство хранения 4.99
  • Стабильность работы в различных условиях 4.31
  • Возможность персонализации 4.00
  • Ликвидность 4.99
  • Индекс рекомендаций 3.44
The increasing abundance of large high-quality datasets, combined with significant technical advances over the last several decades have made machine learning into a major tool employed across a broad array of tasks including vision, language, finance, and security. However, success has been accompanied with important new challenges: many applications of machine learning are adversarial in nature. Some are adversarial because they are safety critical, such as autonomous driving. An adversary in these applications can be a malicious party aimed at causing congestion or accidents, or may even model unusual situations that expose vulnerabilities in the prediction engine. Other applications are adversarial because their task and/or the data they use are. For example, an important class of problems in security involves detection, such as malware, spam, and intrusion detection. The use of machine learning for detecting malicious entities creates an incentive among adversaries to evade detection by changing their behavior or the content of malicius objects they develop. The field of adversarial machine learning has emerged to study vulnerabilities of machine learning approaches in adversarial settings and to develop techniques to make learning robust to adversarial manipulation. This book provides a technical overview of this field. After reviewing machine learning concepts and approaches, as well as common use cases of these in adversarial settings, we present a general categorization of attacks on machine learning. We then address two major categories of attacks and associated defenses: decision-time attacks, in which an adversary changes the nature of instances seen by a learned model at the time of prediction in order to cause errors, and poisoning or training time attacks, in which the actual training dataset is maliciously modified. In our final chapter devoted to technical content, we discuss recent techniques for attacks on deep learning, as well as approaches for improving robustness of deep neural networks. We conclude with a discussion of several important issues in the area of adversarial learning that in our view warrant further research. Given the increasing interest in the area of adversarial machine learning, we hope this book provides readers with the tools necessary to successfully engage in research and practice of machine learning in adversarial settings.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Adversarial Machine Learning продается в интернет-магазине ЛитРес
Эксперт: Ринат К., ассистент по интернет-покупкам
Дата рецензии: 30 декабря 2025 года
Рекомендация к покупке нейтральная

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Часто задаваемые вопросы

Оплатить покупку возможно банковскими картами, банковским переводом, наличными при получении. Перечень всех способов оплаты доступен при оформлении заказа.
Да, в соответствии с законом «О защите прав потребителей» вы можете вернуть товар надлежащего качества в течение 14 дней с момента покупки, если он не был в употреблении, сохранены упаковка, ярлыки и товарный вид, и при этом не входит в перечень товаров, не подлежащих возврату или обмену (утверждённый Постановлением Правительства РФ №55).
На большинство товаров предоставляется гарантия от производителя. Срок гарантии указан в описании товара.

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории