发表于2024-11-23
本书是作者AI安全领域三部曲的第三部,重点介绍强化学习和生成对抗网络的基础知识和实际应用,特别是在安全领域中攻防建设的实际应用。全书共14章,从AI安全攻防的基础知识,到智能工具的打造,全面介绍如何使用AI做安全建设的方法。内容包括如何衡量机器学习算法的性能以及集成学习的基本知识,强化学习中单智能体的强化学习,Keras下强化学习算法的一种实现:Keras-rl,强化学习领域经常使用的OpenAIGym环境;基于机器学习的恶意程序识别技术以及常见的恶意程序免杀方法,如何使用强化学习生成免杀程序,并进一步提升杀毒软件的检测能力,提升WAF的防护能力,提升反垃圾邮件的检测能力;生成对抗网络的基础知识,以及针对机器学习、强化学习的几种攻击方式。
CONTENTS
目录
对本书的赞誉
前言
第1章 AI安全之攻与防1
1.1 AI设备的安全2
1.2 AI模型的安全3
1.3 使用AI进行安全建设4
1.4 使用AI进行攻击9
1.5 本章小结9
第2章 打造机器学习工具箱11
2.1 TensorFlow11
2.2 Keras13
2.3 Anaconda14
2.4 OpenAI Gym19
2.5 Keras-rl19
2.6 XGBoost19
2.7 GPU服务器20
2.8 本章小结23
第3章 性能衡量与集成学习24
3.1 常见性能衡量指标24
3.1.1 测试数据24
3.1.2 混淆矩阵25
3.1.3 准确率与召回率25
3.1.4 准确度与F1-Score26
3.1.5 ROC与AUC27
3.2 集成学习28
3.2.1 Boosting算法29
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