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题名/责任者:

对抗机器学习:机器学习系统中的攻击和防御/(美) 叶夫根尼·沃罗贝基克, 穆拉特·坎塔尔乔格卢著/Yevgeniy Vorobeychik, Murat Kantarcioglu 王坤峰, 王雨桐译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-64304-3/CNY69.00

载体形态项:

xi, 148页, [4] 页图版:图 (部分彩图);26cm

统一题名:

Adversarial machine learning

其它题名:

机器学习系统中的攻击和防御

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

沃罗贝基克 (Vorobeychik, Yevgeniy) 著

个人责任者:

坎塔尔乔格卢 (Kantarcioglu, Murat) 著

个人次要责任者:

王坤峰 译

个人次要责任者:

王雨桐 译

学科主题:

机器学习-安全技术

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

本书中文简体版由美国摩根&克莱普尔出版公司授权机械工业出版社独家出版 本书中文简体版经由锐拓传媒取得

责任者附注:

叶夫根尼·沃罗贝基克, 2008年在密歇根大学获得计算机科学与工程博士学位, 目前是美国范德堡大学的计算机科学。穆拉特·坎塔尔乔格卢, 在普渡大学获得计算机科学博士学位, 目前是美国德克萨斯大学达拉斯分校大计算机学教授。王坤峰, 北京化工大学信息科学与技术学院教授。王雨桐, 中国科学院大学人工智能学院和中国科学院自动化研究所直博研究生。

书目附注:

有书目 (第136-145页) 和索引

提要文摘附注:

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。书中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。

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