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Numéro d'article:
197218909
AI, Machine Learning and Deep Learning: A Security Perspective, (Paperback)
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197218909
XOF 60230
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Détails du produit
- Today, Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning/ Deep Learning (ML/DL) have become the hottest areas in information technology. In our society, many intelligent devices rely on AI/ML/DL algorithms/tools for smart operations. Although AI/ML/DL algorithms and tools have been used in many internet applications and electronic devices, they are also vulnerable to various attacks and threats. AI parameters may be distorted by the internal attacker; the DL input samples may be polluted by adversaries; the ML model may be misled by changing the classification boundary, among many other attacks and threats. Such attacks can make AI products dangerous to use.While this discussion focuses on security issues in AI/ML/DL-based systems (i.e., securing the intelligent systems themselves), AI/ML/DL models and algorithms can actually also be used for cyber security (i.e., the use of AI to achieve security).Since AI/ML/DL security is a newly emergent field, many researchers and industry professionals cannot yet obtain a detailed, comprehensive understanding of this area. This book aims to provide a complete picture of the challenges and solutions to related security issues in various applications. It explains how different attacks can occur in advanced AI tools and the challenges of overcoming those attacks. Then, the book describes many sets of promising solutions to achieve AI security and privacy. The features of this book have seven aspects: This is the first book to explain various practical attacks and countermeasures to AI systems Both quantitative math models and practical security implementations are provided It covers both securing the AI system itself and using AI to achieve security It covers all the advanced AI attacks and threats with detailed attack models It provides multiple solution spaces to the security and privacy issues in AI tools The differences among ML and DL security and privacy issues are explained Many practical security applications are covered
| Book format | Paperback |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Computing & Internet |
| Publication date | December, 2024 |
| Pages | 334 |
| Reading level | Grade 10 |
| Subgenre | Artificial Intelligence |
| Series title | No Series |
| Edition | 1 |
| Publisher | CRC Press |
| Original languages | English |
| Language | English |
| Edu focus | Technology |
| Is collectible | N |
| Editor | Xiali Hei, Fei Hu |
| Recording time | 0 min |
| Retail packaging | Single Piece |
| Assembled product dimensions (l x w x h) | 7.00 x 0.72 x 10.00 in (17.8 x 1.8 x 25.4 cm) |
| Assembled product weight | 1.32 lb (600 grams) |
| Bisac subject heading | Computers |
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AI, Machine Learning and Deep Learning: A Security Perspective, (Paperback)
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Fei Hu All Books Editorial Review
AI, Machine Learning and Deep Learning: A Security Perspective is a comprehensive non-fiction paperback book published by CRC Press in December 2024. This edition, edited by Xiali Hei and Fei Hu, spans 334 pages and is tailored for readers with a grade 10 reading level. It delves into the intricacies of artificial intelligence and its security implications, making it essential for those interested in the computing and internet genre. The book's dimensions are 7.00 x 0.72 x 10.00 inches, weighing 1.32 lb, providing a practical size for thorough examination and study. Its focus on technology within education sets a foundation for understanding upcoming advancements in the field.
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Avantages
- Comprehensive coverage of AI and machine learning topics
- Written for advanced readers with relevant expertise
- Clear focus on security perspectives
- Suitable for educational purposes and technology fields
- Well-organized layout for easy reading
Les inconvénients
- Some readers may find it too technical for beginners
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Caractéristiques et avantages
- First comprehensive book on AI, ML, and DL security.
- Explains practical attacks and countermeasures for AI systems.
- Covers both securing AI systems and utilizing AI for security.
- Detailed models of advanced AI attacks and threats.
- Offers multiple solutions for AI security and privacy issues.
- Addresses differences between ML and DL security concerns.
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