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增強深度神經(jīng)網(wǎng)絡

“本書深刻揭露了人工智能系統(tǒng)存在的安全問題，深入分析了現(xiàn)有解決方案。作者是頂級數(shù)據(jù)科學家，且有著豐富的從業(yè)經(jīng)驗。本書是所有人工智能從業(yè)者的必讀書?！?br /> ——Mark Briers
Alan Turing Institute項目主任及人工智能和網(wǎng)絡安全教授
“增強你開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡，需要你佩戴對抗性眼鏡。來閱讀這本書吧!”
——Pin-Yu Chen
IBM Research AI團隊的研究員
隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）實際應用日益普遍，攻擊者可在不引起人警覺的情況下，構(gòu)造數(shù)據(jù)蓄意“欺騙” 深度神經(jīng)網(wǎng)絡，這種新型攻擊向量（攻擊手段）威脅到以深度神經(jīng)網(wǎng)絡為核心算法的人工智能系統(tǒng)的安全。本書緊貼實際，考察了深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法的多種真實應用場景，如圖像、音頻和視頻數(shù)據(jù)處理。
作者Katy Warr探討了對抗性攻擊的意圖，分析了對抗性輸入對人工智能系統(tǒng)的威脅，并考察了現(xiàn)有對抗性攻擊和防御方法，為增強深度神經(jīng)網(wǎng)絡，使其健壯應對對抗性攻擊，做了諸多有益的探索。如果你是數(shù)據(jù)科學家，正在開發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法，或是安 全架構(gòu)師，有意提升人工智能系統(tǒng)應對攻擊的能力，又或是對人工和生物感知的差異感興趣，那么本書正是為你而寫的。
● 深入深度神經(jīng)網(wǎng)絡，揭示對抗性輸入如何欺騙深度神經(jīng)網(wǎng)絡。
● 探討如何生成對抗性輸入去攻擊深度神經(jīng)網(wǎng)絡。
● 探索真實對抗性攻擊場景和為對抗性威脅建模。
● 評估神經(jīng)網(wǎng)絡的健壯性；學會增強人工智能系統(tǒng)應對對抗性數(shù)據(jù)的能力。
● 考察未來幾年可用哪些方式讓人工智能更擅長模擬人的感知。