• I S B N ：978-7-111-59345-4
• 條碼書號：9787111593454
• 上架日期：2018/3/27
• 齣版日期：2018/3/1
• 版       次：1-1
• 齣 版 社：
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• 頁     數：262    

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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• I S B N ：978-7-111-58447-6
• 條碼書號：9787111584476
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