基本信息

内容简介
作译者
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。
目录
致谢
符号表
第一部分对抗机器学习概述
第1章引言
11动机
12安全学习的原则性方法
13安全学习年表
14本书内容概述
第2章背景知识及符号说明
21基本表示
22统计机器学习
221数据
222假设空间
223学习模型
224监督学习
225其他学习模式
第3章安全学习框架
31学习阶段分析
32安全分析
媒体评论
——Richard Lippmann,麻省理工学院,林肯实验室
在安全问题日益受到关注的今天,本书的出版恰逢其时。机器学习已经无处不在,但要人们真正信任机器学习,就必须证明它有多可靠。
——Fabio Roli,意大利卡利亚里大学