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题名:
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对抗机器学习 / (美) 叶夫根尼·沃罗贝基克, 穆拉特·坎塔尔乔格卢著 , 王坤峰, 王雨桐译 |
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ISBN:
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978-7-111-64304-3 价格： CNY69.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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148页, [4] 页图版 图 (部分彩图) 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2020 |
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内容提要:
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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。 |
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主题词:
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机器学习 安全技术 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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其它题名:
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机器学习系统中的攻击和防御 |
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主要责任者:
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沃罗贝基克 著 |
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主要责任者:
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坎塔尔乔格卢 著 |
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次要责任者:
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王坤峰 译 |
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次要责任者:
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王雨桐 译 |
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索书号:
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3 |