Кібербезпека та машинне навчання

Машинне навчання розширює можливості рішень безпеки в сучасному кіберсередовищі. Однак існують також проблеми безпеки, пов’язані з моделями та підходами машинного навчання: вразливість моделей машинного навчання до агресивних атак є фатальним недоліком технологій штучного інтелекту, а конфіденційність даних, які використовуються під час навчання та тестування, також спричиняє зростає занепокоєння серед користувачів. У цій книзі розглядаються останні дослідження в цій галузі, зокрема ефективне застосування методів машинного навчання в рішеннях кібербезпеки та нагальні ризики безпеки, пов’язані з моделями машинного навчання. Книга розділена на три частини: Кібербезпека на основі машинного навчання; Безпека в методах і системах машинного навчання; і Безпека та конфіденційність у машинному навчанні за допомогою аутсорсингу. Книга, написана провідними дослідниками в галузі, присвячена гарячим темам кібербезпеки, містить окремі розділи, які дозволяють читачам вибрати теми, які відповідають їхнім потребам. Це цінний ресурс для всіх, хто цікавиться кібербезпекою та надійним машинним навчанням, зокрема для аспірантів, академічних і промислових дослідників, які бажають отримати знання про найсучасніші дослідницькі теми, а також про відповідні інструменти та надихаючі інновації.

• Видавець: Springer
• Рік випуску: 2022
• Обкладинка: м'яка
• Кількість сторінок: 163
• Розміри: 23,3 x 15,5 x 1,3 см
• Ілюстрації: 24 ілюстрації, кольорові; 17 Ілюстрації, чорно-білі; IX, 163 с., 24 іл. у кольорі.
• Мова: англійська
• ISBN: 9789813367289