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adversarial machine learning attack de sreevallabh chivukula (17 résultats)
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Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
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Adversarial Machine Learning : Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 178,80
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Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
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Adversarial Machine Learning : Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Adversarial Machine Learning : Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
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Adversarial Machine Learning : Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 209,87
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Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 232,10
Autre deviseEUR 3,43 expédition vers Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
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Adversarial Machine Learning | Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Edité par Springer Nature Switzerland, 2024
ISBN 10 : 303099774X ISBN 13 : 9783030997748
Langue: anglais
EUR 159,25
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. Adversarial Machine Learning | Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence | Aneesh Sreevallabh Chivukula (u. a.) | Taschenbuch | xix | Englisch | 2024 | Springer Nature Switzerland | EAN 9783030997748 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Adversarial Machine Learning : Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Edité par Springer International Publishing, 2024
ISBN 10 : 303099774X ISBN 13 : 9783030997748
Langue: anglais
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 181,89
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Ajouter au panierTaschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - A critical challenge in deep learning is the vulnerability of deep learning networks to security attacks from intelligent cyber adversaries. Even innocuous perturbations to the training data can be used to manipulate the behaviour of deep networks in unintended ways. In this book, we review the latest developments in adversarial attack technologies in computer vision; natural language processing; and cybersecurity with regard to multidimensional, textual and image data, sequence data, and temporal data. In turn, we assess the robustness properties of deep learning networks to produce a taxonomy of adversarial examples that characterises the security of learning systems using game theoretical adversarial deep learning algorithms. The state-of-the-art in adversarial perturbation-based privacy protection mechanisms is also reviewed. We propose new adversary types for game theoretical objectives in non-stationary computational learning environments. Proper quantificationof the hypothesis set in the decision problems of our research leads to various functional problems, oracular problems, sampling tasks, and optimization problems. We also address the defence mechanisms currently available for deep learning models deployed in real-world environments. The learning theories used in these defence mechanisms concern data representations, feature manipulations, misclassifications costs, sensitivity landscapes, distributional robustness, and complexity classes of the adversarial deep learning algorithms and their applications. In closing, we propose future research directions in adversarial deep learning applications for resilient learning system design and review formalized learning assumptions concerning the attack surfaces and robustness characteristics of artificial intelligence applications so as to deconstruct the contemporary adversarial deep learning designs. Given its scope, the book will be of interest to Adversarial Machine Learning practitioners and Adversarial Artificial Intelligence researchers whose work involves the design and application of Adversarial Deep Learning.
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Adversarial Machine Learning : Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Edité par Springer International Publishing, 2023
ISBN 10 : 3030997715 ISBN 13 : 9783030997717
Langue: anglais
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
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Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - A critical challenge in deep learning is the vulnerability of deep learning networks to security attacks from intelligent cyber adversaries. Even innocuous perturbations to the training data can be used to manipulate the behaviour of deep networks in unintended ways. In this book, we review the latest developments in adversarial attack technologies in computer vision; natural language processing; and cybersecurity with regard to multidimensional, textual and image data, sequence data, and temporal data. In turn, we assess the robustness properties of deep learning networks to produce a taxonomy of adversarial examples that characterises the security of learning systems using game theoretical adversarial deep learning algorithms. The state-of-the-art in adversarial perturbation-based privacy protection mechanisms is also reviewed. We propose new adversary types for game theoretical objectives in non-stationary computational learning environments. Proper quantificationof the hypothesis set in the decision problems of our research leads to various functional problems, oracular problems, sampling tasks, and optimization problems. We also address the defence mechanisms currently available for deep learning models deployed in real-world environments. The learning theories used in these defence mechanisms concern data representations, feature manipulations, misclassifications costs, sensitivity landscapes, distributional robustness, and complexity classes of the adversarial deep learning algorithms and their applications. In closing, we propose future research directions in adversarial deep learning applications for resilient learning system design and review formalized learning assumptions concerning the attack surfaces and robustness characteristics of artificial intelligence applications so as to deconstruct the contemporary adversarial deep learning designs. Given its scope, the book will be of interest to Adversarial Machine Learning practitioners and Adversarial Artificial Intelligence researchers whose work involves the design and application of Adversarial Deep Learning.
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Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Vendeur : PAPER CAVALIER UK, London, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
EUR 260,45
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Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Edité par Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10 : 3030997715 ISBN 13 : 9783030997717
Langue: anglais
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 275,11
Autre deviseEUR 14,32 expédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Ajouter au panierHardcover. Etat : Brand New. 321 pages. 9.25x6.10x9.21 inches. In Stock.
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Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Edité par Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10 : 3030997715 ISBN 13 : 9783030997717
Langue: anglais
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
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Adversarial Machine Learning | Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Edité par Springer International Publishing, 2023
ISBN 10 : 3030997715 ISBN 13 : 9783030997717
Langue: anglais
EUR 159,25
Autre deviseEUR 70 expédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 5 disponible(s)
Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. Adversarial Machine Learning | Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence | Aneesh Sreevallabh Chivukula (u. a.) | Buch | xix | Englisch | 2023 | Springer International Publishing | EAN 9783030997717 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 245,45
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Adversarial Machine Learning: Attack Surfaces, Defence Mechanisms, Learning Theories in Artificial Intelligence
Vendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
EUR 248,70
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