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Machine learning has become key in supporting decision-making processes across a wide array of applications, ranging from autonomous vehicles to malware detection. However, while highly accurate, these algorithms have been shown to exhibit vulnerabilities, in which they could be deceived to return preferred predictions. Therefore, carefully crafted adversarial objects may impact the trust of machine learning systems compromising the reliability of their predictions, irrespective of the field in which they are deployed. The goal of this book is to improve the understanding of adversarial attacks, particularly in the malware context, and leverage the knowledge to explore defenses against adaptive adversaries. Furthermore, to study systemic weaknesses that can improve the resilience of machine learning models. 

Détails
Auteur
Raphael  Labaca-Castro
Marque
Springer Vieweg
Collection
n.c
Parution
2023-01-31
Pages
116 pages
EAN papier
9783658404413
Langue
Anglais
Informations ebook
EAN PDF
9783658404420
Prix
89,24 €
En savoir plus
Nb pages copiables 1
Nb pages imprimables 11
Taille du fichier 2017 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps   Informations sur l'accessibilité
EAN EPUB
9783658404420
Prix
89,24 €
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Nb pages copiables 1
Nb pages imprimables 11
Taille du fichier 3594 Ko
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Defaut-Illustration Raphael Labaca-Castro
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