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적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어
적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어
상세정보
- 자료유형
- 단행본
- ISBN
- 9791161754208 93000 : \40,000
- DDC
- 004.73-20
- 청구기호
- 006.31 J83a김
- 저자명
- Joseph, Anthony
- 서명/저자
- 적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어 / 앤서니 조셉 ; 블레인 넬슨 ; 벤자민 루빈슈타인 ; J. D. 타이가 지음 ; 김우석 ; 장기식 ; 김대엽 옮김
- 기타표제
- [원표제]Adversarial machine learning
- 발행사항
- 서울 : 에이콘출판, 2020
- 형태사항
- 498 p. : 삽화 ; 24 cm
- 총서명
- 데이터 과학 시리즈
- 주기사항
- 감수 : 이용석, 이경호
- 주기사항
- 부록: A.학습과 초기하학의 배경, B.초구 공격에 대한 전체 증명, C.스팸베이즈 분석 외
- 주기사항
- 원저자명: Joseph, Anthony
- 주기사항
- 원저자명: Nelson, Blaine
- 주기사항
- 원저자명: Rubinstein, Benjamin
- 주기사항
- 원저자명: Tygar, J. D
- 주기사항
- 2021년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서임
- 주기사항
- 기증 : 대한민국학술원
- 서지주기
- 참고문헌(p.461-484)과 색인(p.484-498)수록
- 일반주제명
- 기계 학습[機械學習]
- 기타저자
- Nelson, Blaine
- 기타저자
- Rubinstein, Benjamin
- 기타저자
- Tygar, J. D
- 기타저자
- 김우석
- 기타저자
- 장기식
- 기타저자
- 김대엽
- 기타저자
- 이용석
- 기타저자
- 이경호
- 기타저자
- 조셉, 앤서니
- 기타저자
- 넬슨, 블레인
- 기타저자
- 루빈슈타인, 벤자민
- 기타저자
- 타이가, J. D.
- 가격
- \40,000
- Control Number
- joongbu:601082
- 책소개
-
이메일 스팸과 네트워크 보안에 관한 사례 연구를 포함해 시스템의 보안을 분석하고 적대적인 환경에서 강건한 머신러닝 알고리즘을 구축하는 데 필요한 이론과 실용적인 기술을 모두 다루고 있어, 컴퓨터 보안과 머신러닝 분야의 연구자와 실무자, 학생에게 많은 도움이 될 것이다.
★ 이 책의 다루는 내용 ★
저명한 연구자들이 서술한 이 완벽한 입문서는 적대적(敵對的) 환경(adversarial environment)에서 강건한 머신러닝(robust machine learning)을 구축하는 데 필요한 모든 이론과 도구를 제공한다. 공격자가 통계적 추론을 조작하려고 데이터를 적극적으로 중독시킬 때 머신러닝 시스템을 어떻게 적용할 수 있는지 알아본다. 시스템 보안을 조사하고, 강건한 데이터 분석을 수행할 수 있는 최신 실용 기술을 배우며, 최신 사이버 공격의 추세에 효과적인 대책을 설계할 수 있는 새로운 접근 방식에 대한 통찰력도 얻을 수 있을 것이다. 또한 프라이버시 보호 메커니즘(privacy-preserving mechanism)과 분류기(classifier)에 대한 근사-최적 회피(near-optimal evasion)를 자세히 설명하고, 스팸 메일과 네트워크 보안에 관한 심층적인 인스턴스 연구 결과를 통해 전통적인 머신러닝 알고리즘을 성공적으로 공격하는 방법도 소개한다. 이 분야의 현재 기술 수준과 미래 방향의 개요를 빈틈없이 제공하는 이 획기적인 작업은 컴퓨터 보안과 머신러닝 분야의 연구자와 실무자, 학생, 사이버보안 군비 경쟁의 다음 단계를 배우려는 사람에게 꼭 필요한 책이다.
MARC
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