Надежность нейронных сетей. Укрепляем устойчивость ИИ к обману

Уорр К., 2021, Серия: Бестселлеры O'Reilly

Обзор

Глубокие нейронные сети (DNN) становятся ключевым элементом IT-продуктов, что порождает новые виды кибератак. Злоумышленники стремятся обмануть нейросети, используя данные, которые не смогли бы ввести в заблуждение человека. Кэти Уорр анализирует мотивы таких атак, риски, связанные с вредоносным вводом, и способы повышения устойчивости ИИ к взлому.

Кому подойдёт

• Специалистам по data science
• Архитекторам систем безопасности
• Интересующимся различиями между искусственным и биологическим восприятием

Ключевые особенности

• Язык: Русский
• Страниц: 272
• Тип обложки: мягкая обложка
• Издательство: Питер
• Год: 2021
• ISBN: 9785446116768

<hr>

Neural Network Reliability: Strengthening AI Against Deception

Katie Warr, 2021, Series: O'Reilly Bestsellers

Overview

Deep neural networks (DNNs) are becoming integral to IT products, leading to a new wave of cyberattacks. Hackers attempt to deceive these networks using data that would not fool a human. Katie Warr examines the motivations behind such attacks, the risks posed by malicious input, and methods for enhancing AI resilience against these breaches.

Who it's for

• Data science specialists
• Security system architects
• Those interested in the differences between artificial and biological perception

Key features

• Language: Russian
• Pages: 272
• Binding: Softcover
• Publisher: Piter
• Year: 2021
• ISBN: 9785446116768