Bewertung:
Das Buch 'Machine Learning for Security: Principles, Applications, and Techniques“ ist eine einzigartige Ressource, die sich mit dem oft übersehenen Thema der Sicherheit in maschinellen Lernsystemen befasst. Die Rezensenten heben die umfassende Abdeckung verschiedener Sicherheitsgrundsätze, praktischer Anwendungen und ethischer Überlegungen hervor, wodurch sich das Buch sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Fachleute auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und der Cybersicherheit eignet. Einige Leser sind jedoch der Meinung, dass bestimmte Abschnitte zu umfangreich oder grundlegend sind, was den Bedürfnissen fortgeschrittener Praktiker, die nach tiefgreifenden Lösungen suchen, möglicherweise nicht gerecht wird.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung der Sicherheitsgrundsätze des maschinellen Lernens.
⬤ Fesselnder und verständlicher Schreibstil mit praxisnahen Beispielen und Fallstudien.
⬤ Praktische Übungen und Codeschnipsel für die Anwendung.
⬤ Ethische Überlegungen zu KI und Sicherheit werden angesprochen.
⬤ Wertvolle Ressource für Fachleute im Bereich maschinelles Lernen und Cybersicherheit.
⬤ Einige Abschnitte können für fortgeschrittene Leser zu umfangreich oder zu wenig technisch sein.
⬤ Bestimmte Themen können den Inhalt überfrachten, ohne dass ein ausreichender Fokus auf spezifische Bereiche der Sicherheitsimplementierung gelegt wird.
(basierend auf 8 Leserbewertungen)
Machine Learning Security Principles: Keep data, networks, users, and applications safe from prying eyes
Verhindern Sie den Zugriff von Hackern, indem Sie ihn verhindern, erkennen und umleiten, bevor sie Malware einschleusen, Zugangsdaten erlangen, Betrug begehen, Daten ändern, Modelle vergiften, Benutzer korrumpieren, abhören oder Ihnen anderweitig den Tag verderben können.
Hauptmerkmale:
⬤ Entdecken Sie, wie Hacker auf Irreführung und tiefe Fälschungen setzen, um selbst die besten Sicherheitssysteme zu täuschen.
⬤ Bewahren Sie die Nützlichkeit Ihrer Daten, indem Sie unerwünschte und ungültige Änderungen erkennen.
⬤ Entwickeln Sie Anwendungscode, um die Sicherheitsanforderungen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen zu erfüllen.
Buchbeschreibung:
Unternehmen nutzen die Macht der KI, um Unternehmungen, die früher kompliziert und kostspielig waren, viel einfacher, schneller und billiger zu machen. Im ersten Teil dieses Buches werden diese Prozesse eingehender untersucht, was Ihnen helfen wird, die Rolle der Sicherheit beim maschinellen Lernen zu verstehen.
Im zweiten Teil erfahren Sie mehr über die Umgebungen, in denen maschinelles Lernen häufig eingesetzt wird, und tauchen in die Sicherheitsbedrohungen ein, die diese Umgebungen mit Hilfe von Code, Grafiken und Referenzen aus der Praxis bedrohen.
Der nächste Teil des Buches führt Sie durch den Prozess der Erkennung von Hacker-Verhaltensweisen in der modernen Computerumgebung, in der Betrug in ML viele Formen annimmt, von der Umsatzsteigerung durch gefälschte Bewertungen bis zur Zerstörung des Rufs eines Gegners. Sobald Sie die Ziele der Hacker und die Erkennungstechniken verstanden haben, erfahren Sie mehr über die Auswirkungen von Fälschungen, gefolgt von Strategien zur Schadensbegrenzung.
Dieses Buch führt Sie auch durch bewährte Verfahren für eine ethische Datenbeschaffung, die das mit Daten verbundene Sicherheitsrisiko verringert. Sie werden sehen, wie die einfache Entfernung persönlich identifizierbarer Informationen (PII) aus einem Datensatz das Risiko von Social-Engineering-Angriffen senkt.
Am Ende dieses Buches über maschinelles Lernen werden Sie ein größeres Bewusstsein für die verschiedenen Angriffe und die Techniken zur effektiven Sicherung Ihrer ML-Systeme haben.
Was Sie lernen werden:
⬤ Methoden zur Erkennung und Verhinderung von illegalem Zugriff auf Ihr System kennenlernen.
⬤ Implementieren Sie Erkennungstechniken, wenn ein Zugriff erfolgt.
⬤ Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens zur Ermittlung von Motivationen.
⬤ Hackerzugriffe nach einer Sicherheitsverletzung abwehren.
⬤ Durchführen von statistischen Messungen und Verhaltensanalysen.
⬤ Reparatur von Schäden an Ihren Daten und Anwendungen.
⬤ Ethische Methoden der Datenerfassung zur Verringerung von Sicherheitsrisiken.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Egal, ob Sie Datenwissenschaftler, Forscher oder Manager sind und mit Techniken des maschinellen Lernens arbeiten, dieses Sicherheitsbuch ist ein Muss für Sie. Während die meisten Ressourcen, die zu diesem Thema verfügbar sind, in einer Sprache geschrieben sind, die eher für Experten geeignet ist, präsentiert dieses Handbuch Sicherheit auf leicht verständliche Weise und verwendet eine Vielzahl von Diagrammen, um Konzepte für visuelle Lernende zu erklären. Obwohl Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens vorausgesetzt wird, sind Kenntnisse in Python und der Programmierung im Allgemeinen nützlich.
| ISBN: | 9781804618851 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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