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『簡體書』对抗机器学习

書城自編碼： 3540036
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者： [美] 安东尼·D.，约瑟夫[Anthony D.，Jose
國際書號(ISBN)： 9787111658924
出版社： 机械工业出版社
出版日期： 2020-08-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 130.7

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內容簡介：
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*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*优规避，在关于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。本书适合机器学习、计算机安全、网络安全领域的研究人员、技术人员和学生阅读。
關於作者：
---作者简介---
安东尼·D. 约瑟夫（Anthony D. Joseph）加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系教授，曾任伯克利Intel实验室主管。
布莱恩·尼尔森（Blaine Nelson） 谷歌公司CAT（Counter-Abuse Technology）团队软件工程师，曾任教于波茨坦大学和图宾根大学。
本杰明·I. P. 鲁宾斯坦（Benjamin I. P. Rubinstein） 墨尔本大学计算与信息系统系副教授，曾任职于微软研究院、谷歌研究院和IBM研究院等。
J. D. 泰格（J. D. Tygar）加州大学伯克利分校教授，在计算机安全领域开展了广泛的研究工作。
---译者简介---
纪守领浙江大学“百人计划”研究员、教授、博士生导师，现任信息安全系主任、网络空间安全研究中心主任助理。
目錄：
译者序
致谢
符号表
第一部分对抗机器学习概述
第1章引言
11动机
12安全学习的原则性方法
13安全学习年表
14本书内容概述
第2章背景知识及符号说明
21基本表示
22统计机器学习
221数据
222假设空间
223学习模型
224监督学习
225其他学习模式
第3章安全学习框架
31学习阶段分析
32安全分析
321安全目标
322威胁模型
323安全中的机器学习应用探讨
33框架
331分类
332对抗学习博弈
333对抗能力特征
334攻击
335防御
34探索性攻击
341探索性博弈
342探索性完整性攻击
343探索性可用性攻击
344防御探索性攻击
35诱发型攻击
351诱发型博弈
352诱发型完整性攻击
353诱发型可用性攻击
354防御诱发型攻击
36重复学习博弈
37隐私保护学习
371差分隐私
372探索性和诱发型隐私攻击
373随机效用
第二部分关于机器学习的诱发型攻击
第4章攻击一个超球面学习者
41超球面检测器的诱发型攻击
411学习假设
412攻击者假设
413分析方法论
42超球面攻击描述
421取代质心
422攻击的正式描述
423攻击序列的特征
43最优无约束攻击
44对攻击施加时间限制
441可变质量的堆叠块
442替代配方
443最优松弛解
45使用数据替换进行重新训练的攻击
451平均输出和随机输出替换策略
452最近输出替换策略
46受限制的攻击者
461贪婪最佳攻击
462混合数据攻击
463扩展
47总结
第5章可用性攻击案例研究：SpamBayes
51SpamBayes垃圾邮件过滤器
511SpamBayes的训练算法
512SpamBayes的预测
513SpamBayes的模型
52SpamBayes的威胁模型
521攻击者目标
522攻击者知识
523训练模型
524污染假设
53对SpamBayes学习者的\诱发型攻击
531诱发型可用性攻击
532诱发型完整性攻击——伪垃圾邮件
54拒绝负面影响防御
55使用SpamBayes进行实验
551实验方法
552字典攻击结果
553集中攻击结果
554伪垃圾邮件攻击实验
555RONI结果
56总结
第6章完整性攻击案例研究：主成分分析检测器
61PCA方法用于流量异常检测
611流量矩阵和大规模异常
612用于异常检测的子空间方法
62腐蚀PCA子空间
621威胁模型
622无信息垃圾流量选择
623局部信息垃圾流量选择
624全局信息垃圾流量选择
625温水煮青蛙式攻击
63腐蚀抵御检测器
631直觉
632PCAGRID方法
633鲁棒的拉普拉斯阈值
64实证评估
641准备
642识别易受攻击流
643攻击评估
644ANTIDOTE评估
645温水煮青蛙式毒化攻击实证评估
65总结
第三部分关于机器学习的探索性攻击
第7章用于SVM学习的隐私保护机制
71隐私泄露案例研究
711马萨诸塞州员工健康记录
712AOL搜索查询日志
713Netflix奖
714Twitter昵称的去匿名化
715全基因组关联研究
716广告微目标
717经验教训
72问题定义：隐私保护学习
721差分隐私
722可用性
723差分隐私的历史研究方向
73支持向量机：简单介绍
731平移不变核
732算法的稳定性
74基于输出干扰的差分隐私
75基于目标函数干扰的差分隐私
76无限维特征空间
77最优差分隐私的界限
771上界
772下界
78总结
第8章分类器的近似最优规避
81近似最优规避的特征
811对抗成本
812近似最优规避
813搜索的术语
814乘法最优性与加法最优性
815凸诱导性分类器族
82l1成本凸类的规避
821对于凸X+f的IMAC搜索
822对于凸X-f的IMAC学习
83一般lp成本的规避
831凸正集
832凸负集
84总结
841近似最优规避中的开放问题
842规避标准的替代
843现实世界的规避
第四部分对抗机器学习的未来方向
第9章对抗机器学习的挑战
91讨论和开放性问题
911对抗博弈的未探索组件
912防御技术的发展
92回顾开放性问题
93结束语
附录A学习和超几何背景知识
附录B超球面攻击的完整证明
附录CSpamBayes分析
附录D近似最优规避的完整
证明
术语表
参考文献

 

 

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