Gépi tanulás biztonsági alapjai: Az adatok, hálózatok, felhasználók és alkalmazások biztonságban tartása a kíváncsi szemektől

Olvasói vélemények

A „Machine Learning for Security: A „Principles, Applications, and Techniques” egy egyedülálló forrás, amely a gépi tanulással kapcsolatos rendszerek biztonságának gyakran figyelmen kívül hagyott témájával foglalkozik. A recenzensek kiemelik, hogy a könyv átfogóan tárgyalja a különböző biztonsági elveket, gyakorlati alkalmazásokat és etikai megfontolásokat, így a gépi tanulás és a kiberbiztonság területén dolgozó kezdők és tapasztalt szakemberek számára egyaránt alkalmas. Egyes olvasók azonban úgy érzik, hogy bizonyos szakaszok túlságosan széles körűek vagy alapszintűek, ami nem biztos, hogy megfelel a mélyreható megoldásokat kereső, haladó szakemberek igényeinek.

⬤ A gépi tanulás biztonsági elveinek átfogó lefedettsége.
⬤ Magával ragadó és közérthető írásmód, valós példákkal és esettanulmányokkal.
⬤ Gyakorlati gyakorlati feladatok és kódrészletek az alkalmazáshoz.
⬤ A mesterséges intelligencia és a biztonság etikai megfontolásaival foglalkozik.
⬤ Értékes forrás mind a gépi tanulással, mind a kiberbiztonsággal foglalkozó szakemberek számára.

⬤ Egyes részek túlságosan szélesnek vagy nem elég mélyen technikai jellegűnek tűnhetnek a haladó olvasók számára.
⬤ Bizonyos témák túlterhelhetik a tartalmat anélkül, hogy a biztonság megvalósításának konkrét területeire kellő hangsúlyt fektetnének.

(8 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

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

Könyv tartalma:

Védje meg a hackereket a hozzáférés megakadályozásával, felderítésével és félreirányításával, mielőtt rosszindulatú programokat telepítenének, hitelesítő adatokat szereznének, csalást követnének el, adatokat módosítanának, modelleket mérgeznének, felhasználókat rontanának, lehallgatnának, és más módon tönkretennék a napját.

Főbb jellemzők:

⬤ Fedezze fel, hogyan támaszkodnak a hackerek a félrevezetésre és a mélyreható hamisításokra, hogy még a legjobb biztonsági rendszereket is becsapják.

⬤ Megtarthatja adatai hasznosságát a nem kívánt és érvénytelen módosítások felderítésével.

⬤ Kifejlesszen olyan alkalmazási kódot, amely megfelel a gépi tanulással kapcsolatos biztonsági követelményeknek.

A könyv leírása:

A vállalkozások kihasználják a mesterséges intelligencia erejét, hogy a korábban bonyolult és drága vállalkozásokat sokkal egyszerűbbé, gyorsabbá és olcsóbbá tegyék. A könyv első része mélyebben feltárja ezeket a folyamatokat, ami segít megérteni a biztonság szerepét a gépi tanulásban.

A második részben továbbhaladva többet megtudhat azokról a környezetekről, ahol az ML-t általában használják, és kódok, grafikonok és valós referenciák segítségével elmerülhet az ezeket fenyegető biztonsági veszélyekben.

A könyv következő része végigvezeti Önt a hacker viselkedés felismerésének folyamatán a modern számítástechnikai környezetben, ahol a csalás számos formát ölthet az ML-ben, a hamis értékeléseken keresztül történő értékesítés megszerzésétől kezdve az ellenfél hírnevének lerombolásáig. Miután megértette a hackerek céljait és a felderítési technikákat, megismerkedik a mélyreható hamisítások következményeivel, majd az enyhítési stratégiák következnek.

Ez a könyv végigvezeti Önt az etikus adatbeszerzés felkarolásának legjobb gyakorlatain is, ami csökkenti az adatokkal kapcsolatos biztonsági kockázatot. Látni fogja, hogy a személyazonosításra alkalmas információk (PII) eltávolítása egy adathalmazból hogyan csökkenti a social engineering támadások kockázatát.

A gépi tanulásról szóló könyv végére jobban megismeri a különböző támadásokat és az ML-rendszerek hatékony védelmére szolgáló technikákat.

Amit tanulni fog:

⬤ Tudja meg azokat a módszereket, amelyekkel felismerheti és megakadályozhatja a rendszeréhez való illegális hozzáférést.

⬤ Észlelési technikák megvalósítása, ha a hozzáférés mégis megtörténik.

⬤ Masinatanulási technikák alkalmazása a motivációk meghatározására.

⬤ Hackerek hozzáférésének kezelése, ha a biztonságot megsértették.

⬤ Statisztikai mérések és viselkedéselemzés elvégzése.

⬤ Az adatokban és alkalmazásokban keletkezett károk helyreállítása.

⬤ A biztonsági kockázatok csökkentése érdekében etikus adatgyűjtési módszerek alkalmazása.

Kinek szól ez a könyv:

Akár adattudós, kutató vagy menedzser, aki gépi tanulási technikákkal dolgozik bármilyen szempontból, ez a biztonsági könyv kötelező darab. Míg a témában elérhető források többsége inkább a szakértők számára alkalmas nyelven íródott, ez az útmutató a biztonságot könnyen érthető módon mutatja be, rengeteg ábrát alkalmazva a fogalmak vizuális tanulók számára történő elmagyarázására. Bár a gépi tanulás fogalmainak ismerete feltételezhető, a Python és általában a programozás ismerete hasznos lesz.