Compartir
Adversarial Machine Learning (en Inglés)
Anthony D. Joseph; Blaine Nelson; Benjamin I. P. Rubinstein; J. D. Tygar (Autor)
·
Cambridge University Press
· Tapa Dura
Adversarial Machine Learning (en Inglés) - Anthony D. Joseph; Blaine Nelson; Benjamin I. P. Rubinstein; J. D. Tygar
$ 108.05
$ 216.11
Ahorras: $ 108.05
Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista
✓ Producto agregado correctamente a la lista de deseos.
Ir a Mis Listas
Origen: Estados Unidos
(Costos de importación incluídos en el precio)
Se enviará desde nuestra bodega entre el
Miércoles 17 de Julio y el
Viernes 26 de Julio.
Lo recibirás en cualquier lugar de Ecuador entre 1 y 3 días hábiles luego del envío.
Reseña del libro "Adversarial Machine Learning (en Inglés)"
Written by leading researchers, this complete introduction brings together all the theory and tools needed for building robust machine learning in adversarial environments. Discover how machine learning systems can adapt when an adversary actively poisons data to manipulate statistical inference, learn the latest practical techniques for investigating system security and performing robust data analysis, and gain insight into new approaches for designing effective countermeasures against the latest wave of cyber-attacks. Privacy-preserving mechanisms and the near-optimal evasion of classifiers are discussed in detail, and in-depth case studies on email spam and network security highlight successful attacks on traditional machine learning algorithms. Providing a thorough overview of the current state of the art in the field, and possible future directions, this groundbreaking work is essential reading for researchers, practitioners and students in computer security and machine learning, and those wanting to learn about the next stage of the cybersecurity arms race.
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.
El libro está escrito en Inglés.
La encuadernación de esta edición es Tapa Dura.
✓ Producto agregado correctamente al carro, Ir a Pagar.