發表於2024-12-27
本書是作者AI安全領域三部麯的第三部,重點介紹強化學習和生成對抗網絡的基礎知識和實際應用,特彆是在安全領域中攻防建設的實際應用。全書共14章,從AI安全攻防的基礎知識,到智能工具的打造,全麵介紹如何使用AI做安全建設的方法。內容包括如何衡量機器學習算法的性能以及集成學習的基本知識,強化學習中單智能體的強化學習,Keras下強化學習算法的一種實現:Keras-rl,強化學習領域經常使用的OpenAIGym環境;基於機器學習的惡意程序識彆技術以及常見的惡意程序免殺方法,如何使用強化學習生成免殺程序,並進一步提升殺毒軟件的檢測能力,提升WAF的防護能力,提升反垃圾郵件的檢測能力;生成對抗網絡的基礎知識,以及針對機器學習、強化學習的幾種攻擊方式。
CONTENTS
目錄
對本書的贊譽
前言
第1章 AI安全之攻與防1
1.1 AI設備的安全2
1.2 AI模型的安全3
1.3 使用AI進行安全建設4
1.4 使用AI進行攻擊9
1.5 本章小結9
第2章 打造機器學習工具箱11
2.1 TensorFlow11
2.2 Keras13
2.3 Anaconda14
2.4 OpenAI Gym19
2.5 Keras-rl19
2.6 XGBoost19
2.7 GPU服務器20
2.8 本章小結23
第3章 性能衡量與集成學習24
3.1 常見性能衡量指標24
3.1.1 測試數據24
3.1.2 混淆矩陣25
3.1.3 準確率與召迴率25
3.1.4 準確度與F1-Score26
3.1.5 ROC與AUC27
3.2 集成學習28
3.2.1 Boosting算法29
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AI安全三部麯 Web安全之強化學習與GAN+Web安全之深度學習實戰+機器學習入門 dz3c 下載 mobi pdf epub txt 電子書 格式 2024
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