读者对象:机器学习工程师;数据挖掘从业者;数据科学家;信息安全领域的学生和从业人员。 讨论机器学习中的安全性问题,即讨论各种干扰机器学习系统输出正确结果的攻方法以及对应的防御方法。
对抗机器学习 机器学习系统中的攻击和防御 (美)叶夫根尼·沃罗贝基克(Yevgeniy Vorobeychik), (美
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