Principy zabezpečení strojového učení: Udržujte data, sítě, uživatele a aplikace v bezpečí před zvědavýma očima.

Recenze čtenářů

Kniha „Machine Learning for Security: je jedinečným zdrojem informací, který se zabývá často opomíjeným tématem bezpečnosti v systémech strojového učení. Recenzenti vyzdvihují její komplexní pokrytí různých bezpečnostních principů, praktických aplikací a etických aspektů, díky čemuž je vhodná jak pro nováčky, tak pro zkušené profesionály v oblasti strojového učení a kybernetické bezpečnosti. Někteří čtenáři však mají pocit, že některé části jsou příliš široké nebo základní, což nemusí vyhovovat potřebám pokročilých odborníků z praxe, kteří hledají hluboká řešení.

⬤ Komplexní pokrytí principů bezpečnosti strojového učení.
⬤ Poutavý a přístupný styl psaní s příklady z reálného světa a případovými studiemi.
⬤ Praktická praktická cvičení a ukázky kódu pro použití.
⬤ Řeší etické aspekty umělé inteligence a bezpečnosti.
⬤ Cenný zdroj informací pro odborníky na strojové učení i kybernetickou bezpečnost.

⬤ Některé části se mohou zdát příliš rozsáhlé nebo nedostatečně odborné pro pokročilé čtenáře.
⬤ Některá témata mohou přetěžovat obsah bez dostatečného zaměření na konkrétní oblasti implementace zabezpečení.

(na základě 8 hodnocení čtenářů)

Původní název:

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

Obsah knihy:

Znemožněte hackerům přístup, zabraňte jim v něm, odhalte je a nasměrujte je jinam dříve, než vám stihnou podstrčit malware, získat přihlašovací údaje, zapojit se do podvodů, upravit data, otrávit modely, poškodit uživatele, odposlouchávat a jinak vám zkazit den

Klíčové funkce:

⬤ Zjistěte, jak hackeři spoléhají na přesměrování a hluboké podvrhy, aby oklamali i ty nejlepší bezpečnostní systémy.

⬤ Zachovejte užitečnost svých dat odhalením nežádoucích a neplatných modifikací.

⬤ Vyvíjejte kód aplikace tak, aby splňoval bezpečnostní požadavky související se strojovým učením.

Popis knihy:

Podniky využívají sílu umělé inteligence k tomu, aby podniky, které byly dříve složité a drahé, byly mnohem jednodušší, rychlejší a levnější. V první části této knihy se těmto procesům budeme věnovat podrobněji, což vám pomůže pochopit, jakou roli hraje bezpečnost ve strojovém učení.

Jakmile přejdete k druhé části, dozvíte se více o prostředích, kde se ML běžně používá, a ponoříte se do bezpečnostních hrozeb, které je sužují, pomocí kódu, grafiky a odkazů na reálný svět.

Další část knihy vás provede procesem odhalování chování hackerů v moderním počítačovém prostředí, kde podvody v ML nabývají mnoha podob, od získávání tržeb prostřednictvím falešných recenzí až po ničení pověsti protivníka. Jakmile pochopíte cíle hackerů a techniky jejich detekce, dozvíte se o důsledcích hloubkových podvrhů a následně o strategiích jejich zmírnění.

Tato kniha vás také seznámí s osvědčenými postupy pro přijetí etického získávání dat, které snižuje bezpečnostní riziko spojené s daty. Uvidíte, jak jednoduchý akt odstranění osobních údajů (PII) ze souboru dat snižuje riziko útoků sociálního inženýrství.

Na konci této knihy o strojovém učení budete mít větší povědomí o různých útocích a technikách, jak efektivně zabezpečit své ML systémy.

Co se naučíte:

⬤ Prozkoumejte metody, jak odhalit a zabránit nelegálnímu přístupu do vašeho systému.

⬤ Zavádět techniky detekce v případě, že k přístupu dojde.

⬤ Využívat techniky strojového učení k určení motivace.

⬤ Zamezit přístupu hackerů po prolomení zabezpečení.

⬤ Provádět statistická měření a analýzu chování.

⬤ Napravit poškození vašich dat a aplikací.

⬤ Využívejte etické metody sběru dat ke snížení bezpečnostních rizik.

Pro koho je kniha určena:

Ať už jste datový vědec, výzkumník nebo manažer, který pracuje s technikami strojového učení v jakémkoli aspektu, tuto knihu o bezpečnosti musíte mít. Zatímco většina dostupných zdrojů na toto téma je psána jazykem vhodným spíše pro odborníky, tato příručka představuje zabezpečení srozumitelným způsobem a využívá množství diagramů, které vysvětlují pojmy názorně. Ačkoli se předpokládá znalost konceptů strojového učení, užitečná bude i znalost jazyka Python a programování obecně.