Principiile de securitate ale învățării automate: Păstrați datele, rețelele, utilizatorii și aplicațiile la adăpost de ochii curioșilor

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Machine Learning for Security: Principii, aplicații și tehnici” este o resursă unică care abordează subiectul adesea ignorat al securității în sistemele de învățare automată. Recenzenții subliniază acoperirea cuprinzătoare a diferitelor principii de securitate, aplicații practice și considerații etice, ceea ce o face potrivită atât pentru începători, cât și pentru profesioniștii cu experiență din domeniile învățării automate și securității cibernetice. Cu toate acestea, unii cititori consideră că anumite secțiuni sunt prea ample sau de bază, ceea ce ar putea să nu satisfacă nevoile practicienilor avansați care caută soluții aprofundate.

⬤ Acoperire cuprinzătoare a principiilor de securitate ale învățării automate.
⬤ Stil de scriere captivant și accesibil, cu exemple din lumea reală și studii de caz.
⬤ Exerciții practice și fragmente de cod pentru aplicare.
⬤ Abordarea considerentelor etice în IA și securitate.
⬤ Resursă valoroasă atât pentru profesioniștii din domeniul învățării automate, cât și pentru cei din domeniul securității cibernetice.

⬤ Unele secțiuni pot părea prea ample sau nu suficient de tehnice pentru cititorii avansați.
⬤ Anumite subiecte pot supraîncărca conținutul fără o concentrare suficientă asupra domeniilor specifice ale implementării securității.

(pe baza a 8 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Machine Learning Security Principles: Keep data, networks, users, and applications safe from prying eyes

Conținutul cărții:

Contracarează hackerii prin prevenirea, detectarea și direcționarea greșită a accesului înainte ca aceștia să poată planta programe malware, să obțină acreditări, să se angajeze în fraudă, să modifice date, să otrăvească modele, să corupă utilizatori, să asculte și să vă strice ziua

Caracteristici principale:

⬤ Descoperiți modul în care hackerii se bazează pe direcționarea greșită și falsificările profunde pentru a păcăli chiar și cele mai bune sisteme de securitate.

⬤ Păstrați utilitatea datelor dvs. prin detectarea modificărilor nedorite și invalide.

⬤ Dezvoltați codul aplicației pentru a îndeplini cerințele de securitate legate de machine learning.

Descrierea cărții:

Întreprinderile valorifică puterea inteligenței artificiale pentru a face mult mai ușoare, mai rapide și mai ieftine întreprinderi care înainte erau complicate și costisitoare. Prima parte a acestei cărți va explora aceste procese mai în profunzime, ceea ce vă va ajuta să înțelegeți rolul pe care îl joacă securitatea în învățarea automată.

Pe măsură ce treceți la a doua parte, veți afla mai multe despre mediile în care ML este utilizată în mod obișnuit și vă veți scufunda în amenințările la adresa securității care le afectează folosind cod, grafice și referințe din lumea reală.

Următoarea parte a cărții vă va ghida prin procesul de detectare a comportamentelor hackerilor în mediul informatic modern, unde frauda ia multe forme în ML, de la obținerea de vânzări prin recenzii false la distrugerea reputației unui adversar. Odată ce ați înțeles obiectivele hackerilor și tehnicile de detectare, veți afla despre ramificațiile falsurilor profunde, urmate de strategii de atenuare.

Această carte vă prezintă, de asemenea, cele mai bune practici de adoptare a aprovizionării etice cu date, care reduce riscul de securitate asociat datelor. Veți vedea cum simplul act de eliminare a informațiilor de identificare personală (PII) dintr-un set de date reduce riscul atacurilor de inginerie socială.

Până la sfârșitul acestei cărți despre învățarea automată, veți avea o conștientizare sporită a diferitelor atacuri și a tehnicilor de securizare eficientă a sistemelor dvs. ML.

Ce veți învăța:

⬤ Explorați metode de detectare și prevenire a accesului ilegal la sistemul dvs.

⬤ Implementați tehnici de detectare atunci când accesul are loc.

⬤ Emplementați tehnici de învățare automată pentru a determina motivațiile.

⬤ Mitigarea accesului hackerilor odată ce securitatea este încălcată.

⬤ Efectuați măsurători statistice și analize comportamentale.

⬤ Repararea daunelor produse datelor și aplicațiilor dumneavoastră.

⬤ Utilizați metode etice de colectare a datelor pentru a reduce riscurile de securitate.

Pentru cine este această carte:

Fie că sunteți un om de știință de date, cercetător sau manager care lucrează cu tehnici de învățare automată în orice aspect, această carte de securitate este o necesitate. În timp ce majoritatea resurselor disponibile pe acest subiect sunt scrise într-un limbaj mai potrivit pentru experți, acest ghid prezintă securitatea într-un mod ușor de înțeles, folosind o serie de diagrame pentru a explica conceptele celor care învață vizual. Deși se presupune familiarizarea cu conceptele de învățare automată, cunoștințele de Python și de programare în general vor fi utile.