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内容简介
本书结合了作者在安全领域的多年实践经验，对对抗样本分析所面临的挑战进行了系统阐述，对业界常见的方式方法做了系统的归纳总结，有其独到的见解和主张。
与其他机器学习系列丛书中的内容不同，本书针对的对象是人工智能本身，从对抗样本这一维度入手，深入浅出地叙述了对抗样本的基本原理、攻击方式和常见防御算法等内容。
本书对信息安全和人工智能的从业者来说，都具有一流的参考价值。
目录 共184章
- 9.8 本章小结
- 9.7.2 运行测试代码
- 9.7.1 robust-ml简介
- 9.6.3 运行测试代码
- 9.6.2 环境搭建方法
- 9.6.1 NIPS对抗攻击防御赛简介
- 9.5.3 在Cleverhans中进行对抗训练
- 9.5.2 在Cleverhans中使用FGSM算法
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