Zasady bezpieczeństwa uczenia maszynowego: Ochrona danych, sieci, użytkowników i aplikacji przed ciekawskimi spojrzeniami

Opinie czytelników

Książka „Machine Learning for Security: Principles, Applications, and Techniques” to unikalne źródło informacji, które porusza często pomijany temat bezpieczeństwa w systemach uczenia maszynowego. Recenzenci podkreślają jej kompleksowe omówienie różnych zasad bezpieczeństwa, praktycznych zastosowań i kwestii etycznych, dzięki czemu jest ona odpowiednia zarówno dla nowicjuszy, jak i doświadczonych profesjonalistów w dziedzinie uczenia maszynowego i cyberbezpieczeństwa. Niektórzy czytelnicy uważają jednak, że niektóre sekcje są zbyt obszerne lub podstawowe, co może nie spełniać potrzeb zaawansowanych praktyków poszukujących dogłębnych rozwiązań.

⬤ Kompleksowe omówienie zasad bezpieczeństwa uczenia maszynowego.
⬤ Wciągający i przystępny styl pisania z przykładami z życia wziętymi i studiami przypadków.
⬤ Praktyczne ćwiczenia i fragmenty kodu do zastosowania.
⬤ Uwzględnia kwestie etyczne w sztucznej inteligencji i bezpieczeństwie.
⬤ Cenne źródło wiedzy zarówno dla specjalistów od uczenia maszynowego, jak i cyberbezpieczeństwa.

⬤ Niektóre sekcje mogą wydawać się zbyt obszerne lub niewystarczająco techniczne dla zaawansowanych czytelników.
⬤ Niektóre tematy mogą przeciążać treść bez wystarczającego skupienia się na konkretnych obszarach wdrażania zabezpieczeń.

(na podstawie 8 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

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

Zawartość książki:

Udaremniaj działania hakerów, zapobiegając, wykrywając i przekierowując dostęp, zanim zdążą oni podłożyć złośliwe oprogramowanie, uzyskać dane uwierzytelniające, zaangażować się w oszustwa, zmodyfikować dane, zatruć modele, skorumpować użytkowników, podsłuchiwać i w inny sposób zrujnować Twój dzień.

Kluczowe cechy:

⬤ Odkryj, w jaki sposób hakerzy polegają na przekierowaniach i głębokich podróbkach, aby oszukać nawet najlepsze systemy bezpieczeństwa.

⬤ Zachowaj użyteczność swoich danych poprzez wykrywanie niechcianych i nieprawidłowych modyfikacji.

⬤ Opracuj kod aplikacji, aby spełnić wymagania bezpieczeństwa związane z uczeniem maszynowym.

Opis książki:

Firmy wykorzystują potęgę sztucznej inteligencji, aby uczynić przedsięwzięcia, które kiedyś były skomplikowane i kosztowne, znacznie łatwiejszymi, szybszymi i tańszymi. W pierwszej części tej książki procesy te zostaną dogłębnie zbadane, co pomoże w zrozumieniu roli, jaką w uczeniu maszynowym odgrywa bezpieczeństwo.

W drugiej części dowiesz się więcej o środowiskach, w których uczenie maszynowe jest powszechnie stosowane, a także zagłębisz się w zagrożenia bezpieczeństwa, które je nękają, korzystając z kodu, grafiki i rzeczywistych odniesień.

Kolejna część książki poprowadzi cię przez proces wykrywania zachowań hakerów w nowoczesnym środowisku komputerowym, w którym oszustwa przybierają wiele form w ML, od zdobywania sprzedaży poprzez fałszywe recenzje po niszczenie reputacji przeciwnika. Po zrozumieniu celów hakerów i technik wykrywania, dowiesz się o konsekwencjach głębokich fałszerstw, a następnie poznasz strategie łagodzenia skutków.

Książka ta przedstawia również najlepsze praktyki w zakresie etycznego pozyskiwania danych, co zmniejsza ryzyko związane z bezpieczeństwem danych. Zobaczysz, jak prosta czynność usunięcia informacji umożliwiających identyfikację osoby (PII) ze zbioru danych obniża ryzyko ataków socjotechnicznych.

Pod koniec tej książki o uczeniu maszynowym będziesz miał większą świadomość różnych ataków i technik skutecznego zabezpieczania systemów ML.

Czego się nauczysz:

⬤ Badać metody wykrywania i zapobiegania nielegalnemu dostępowi do systemu.

⬤ Wdrażać techniki wykrywania w przypadku uzyskania dostępu.

⬤ Wykorzystywać techniki uczenia maszynowego do określania motywacji.

⬤ Walczyć z dostępem hakerów po naruszeniu zabezpieczeń.

⬤ Przeprowadzanie pomiarów statystycznych i analizy zachowań.

⬤ Naprawa uszkodzeń danych i aplikacji.

⬤ Stosowanie etycznych metod gromadzenia danych w celu ograniczenia zagrożeń bezpieczeństwa.

Dla kogo jest ta książka:

Niezależnie od tego, czy jesteś naukowcem zajmującym się danymi, badaczem czy menedżerem pracującym z technikami uczenia maszynowego w dowolnym aspekcie, ta książka na temat bezpieczeństwa jest niezbędna. Podczas gdy większość dostępnych zasobów na ten temat jest napisana językiem bardziej odpowiednim dla ekspertów, ten przewodnik przedstawia bezpieczeństwo w łatwy do zrozumienia sposób, wykorzystując wiele diagramów do wyjaśnienia pojęć osobom uczącym się wizualnie. Chociaż znajomość koncepcji uczenia maszynowego jest zakładana, znajomość Pythona i programowania w ogóle będzie przydatna.