Uczenie maszynowe w obliczu ataku złośliwego oprogramowania

Oryginalny tytuł:

Machine Learning Under Malware Attack

Zawartość książki:

Uczenie maszynowe stało się kluczem do wspierania procesów decyzyjnych w szerokim zakresie zastosowań, od autonomicznych pojazdów po wykrywanie złośliwego oprogramowania.

Jednakże, chociaż algorytmy te są bardzo dokładne, wykazano, że wykazują luki w zabezpieczeniach, w których mogą zostać oszukane w celu zwrócenia preferowanych prognoz. Dlatego też starannie spreparowane obiekty przeciwnika mogą wpływać na zaufanie systemów uczenia maszynowego, zagrażając wiarygodności ich prognoz, niezależnie od dziedziny, w której są wdrażane.

Celem tej książki jest lepsze zrozumienie ataków adwersarzy, szczególnie w kontekście złośliwego oprogramowania, oraz wykorzystanie tej wiedzy do zbadania obrony przed adaptacyjnymi przeciwnikami. Co więcej, zbadanie słabości systemowych, które mogą poprawić odporność modeli uczenia maszynowego.