对抗机器学习

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dafabet888：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。