Adversarial Example Detection and Mitigation Using Machine Learning
Langue : anglais
Edité par Springer, Berlin, Springer, 2026
- Livre relié
- Neuf
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book offers a comprehensive exploration of the emerging threats and defense strategies in adversarial machine learning and AI security. It covers a broad range of topics, from federated learning attacks, adversarial defenses, biometric vulnerabilities,and security weaknesses in generative AI to quantum threats and ethical considerations. It also brings together leading researchers to provide an in-depth and multifaceted perspective.As artificial intelligence systems become increasingly integrated into critical sectors such as healthcare, finance, transportation, and national security, understanding and mitigating adversarial risks has never been more crucial. Each chapter delivers not only a detailed analysis of current challenges, but it also includes insights into practical mitigation techniques, future trends, and real-world applications.This book is intended for researchers and graduate students working in machine learning, cybersecurity, and related disciplines. Security professionals will also find this book to be a valuable reference for understanding the latest advancements, defending against sophisticated adversarial threats, and contributing to the development of more robust, trustworthy AI systems. By bridging theoretical foundations with practical applications, this book serves as both a scholarly reference and a catalyst for innovation in the rapidly evolving field of AI security. 304 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9783031994463
- Titre
- Adversarial Example Detection and Mitigation Using Machine Learning
- Auteur
- Ehsan Nowroozi
- Éditeur
- Springer, Berlin, Springer
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031994469
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031994463
- Dimensions
- 235x155x35 mm
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À propos de l’auteur
Dr. Ehsan Nowroozi is a Senior Lecturer in Cybersecurity at the University of Greenwich, UK. He holds a PhD in Information Engineering and Mathematics from the University of Siena, Italy. His research focuses on adversarial machine learning, multimedia and digital forensics, and secure federated learning. He has held academic and research positions at Ravensbourne University London, Queen's University Belfast, Bahçeşehir University, Sabanci University, and the University of Padua. Dr. Nowroozi has co-authored numerous high-impact publications, contributed to projects like DARPA MediFor and EU's PREMIER, and holds patents in AI-based network security. He is an Associate Editor for IEEE Transactions on Network and Service Management and actively reviews for top-tier journals. A Senior Member of IEEE and an ACM member, he teaches modules in Digital Forensics, Secure Programming, and AI for Security.
Dr. Rahim Taheri is a Senior Lecturer at the University of Portsmouth with a PhD in Computer Science and over a decade of experience in academia. His research spans secure and privacy-preserving AI, federated learning, adversarial machine learning, and AI sustainability. He has held research roles at King's College London and the University of Padua, working with labs such as KCLIP and SPRITZ. Dr. Taheri is especially interested in developing defenses against data poisoning and adversarial threats in IoT and distributed systems. He has mentored PhD students, published in top journals and conferences, and is an active member of the IEEE (Senior Member) and ACM. His work is dedicated to exploring ethical, robust AI solutions for security challenges in modern digital infrastructures.
Dr. Lucas C. Cordeiro is a Full Professor at the University of Manchester (UoM), where he leads the Systems and Software Security (S3) Research Group. He also serves as the Business Engagement and Innovation Director and the Arm Centre of Excellence Director at UoM. Prof. Cordeiro is a globally recognized researcher in formal methods, software verification, and secure AI. He has published over 170 peer-reviewed papers and received prestigious awards, including Most Influential Paper at ASE'23 and Distinguished Paper Awards at ICSE and ASE. As the CTO of VeriBee, a UoM spinout, he drives innovation in software testing. His research funding exceeds $13M, sourced from EPSRC, Intel, Samsung, the British Council, and others. He is affiliated with the Trusted Digital Systems Cluster and postgraduate programs at the Federal University of Amazonas, Brazil.
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Informations concernant le droit de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
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Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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