Strengthening Deep Neural Networks 2019

随着深度神经网络（DNN）在现实世界的应用中变得越来越普遍，有可能故意用不会欺骗人类的数据“愚弄”它们，这提供了一种新的攻击向量。这本实用的书籍探讨了现实世界的场景，其中DNN（大部分AI固有的算法）每天用于处理图像，音频和视频数据。 作者Katy Warr考虑了攻击动机，这种对抗性输入带来的风险，以及增强AI对这些攻击的稳健性的方法。如果您是开发DNN算法的数据科学家，一位对如何使AI系统更具弹性的攻击感兴趣的安全架构师，或者对人工和生物感知之间的差异着迷的人，本书适合您。 •深入研究DNN并发现它们如何被对抗性输入欺骗 •调查用于生成能够欺骗DNN的对抗性输入的方法 •探索真实场景并模拟对抗性威胁 •评估神经网络的稳健性;学习提高AI系统对抗对抗性数据的弹性的方法 •检查AI在未来几年内如何更好地模仿人类感知