对抗机器学习(机器学习系统中的攻击和防御)/智能科学与技术丛书--聚文网

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内容简介

本书讨论机器学习中的安全性问题，即讨论各种千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。本书旨在为读者提供在对抗环境下成功从事机器学习研究和实践所必需的工具，适合对对抗机器学习领域感兴趣的读者阅读。

作者简介

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译者序前言致谢作者简介译者简介第1章引言第2章机器学习预备知识 2.1 监督学习 2.1.1 回归学习 2.1.2 分类学习 2.1.3 PAC可学习性 2.1.4 对抗环境下的监督学习 2.2 无监督学习 2.2.1 聚类 2.2.2 主成分分析 2.2.3 矩阵填充 2.2.4 对抗环境下的无监督学习 2.3 强化学习 2.3.1 对抗环境下的强化学习 2.4 参考文献注释第3章对机器学习的攻击类型 3.1 攻击时机 3.2 攻击者可以利用的信息 3.3 攻击目标 3.4 参考文献注释第4章决策时攻击 4.1 对机器学习模型的规避攻击示例 4.1.1 对异常检测的攻击：多态混合 4.1.2 对PDF恶意软件分类器的攻击 4.2 决策时攻击的建模 4.3 白盒决策时攻击 4.3.1 对二元分类器的攻击：对抗性分类器规避 4.3.2 对多类分类器的决策时攻击 4.3.3 对异常检测器的决策时攻击 4.3.4 对聚类模型的决策时攻击 4.3.5 对回归模型的决策时攻击 4.3.6 对强化学习的决策时攻击 4.4 黑盒决策时攻击 4.4.1 对黑盒攻击的分类法 4.4.2 建模攻击者信息获取 4.4.3 使用近似模型的攻击 4.5 参考文献注释第5章决策时攻击的防御 5.1 使监督学习对决策时攻击更坚固 5.2 最优规避鲁棒性分类 5.2.1 最优规避鲁棒的稀疏SVM 5.2.2 应对自由范围攻击的规避鲁棒SVM 5.2.3 应对受限攻击的规避鲁棒SVM 5.2.4 无限制特征空间上的规避鲁棒分类 5.2.5 对抗缺失特征的鲁棒性

对抗机器学习(机器学习系统中的攻击和防御)/智能科学与技术丛书

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