對抗機器學習

譯者序
致謝
符號表
第一部分 對抗機器學習概述
第1章 引言
1．1 動機
1．2 安全學習的原則性方法
1．3 安全學習年表
1．4 本書內(nèi)容概述
第2章 背景知識及符號說明
2．1 基本表示
2．2 統(tǒng)計機器學習
2．2．1 數(shù)據(jù)
2．2．2 假設空間
2．2．3 學習模型
2．2．4 監(jiān)督學習
2．2．5 其他學習模式
第3章 安全學習框架
3．1 學習階段分析
3．2 安全分析
3．2．1 安全目標
3．2．2 威脅模型
3．2．3 安全中的機器學習應用探討
3．3 框架
3．3．1 分類
3．3．2 對抗學習博弈
3．3．3 對抗能力特征
3．3．4 攻擊
3．3．5 防御
3．4 探索性攻擊
3．4．1 探索性博弈
3．4．2 探索性完整性攻擊
3．4．3 探索性可用性攻擊
3．4．4 防御探索性攻擊
3．5 誘發(fā)型攻擊
3．5．1 誘發(fā)型博弈
3．5．2 誘發(fā)型完整性攻擊
3．5．3 誘發(fā)型可用性攻擊
3．5．4 防御誘發(fā)型攻擊
3．6 重復學習博弈
3．7 隱私保護學習
3．7．1 差分隱私
3．7．2 探索性和誘發(fā)型隱私攻擊
3．7．3 隨機效用
第二部分 關于機器學習的誘發(fā)型攻擊
第4章 攻擊一個超球面學習者
4．1 超球面檢測器的誘發(fā)型攻擊
4．1．1 學習假設
4．1．2 攻擊者假設
4．1．3 分析方法論
4．2 超球面攻擊描述
4．2．1 取代質心
4．2．2 攻擊的正式描述
4．2．3 攻擊序列的特征
4．3 最優(yōu)無約束攻擊
4．4 對攻擊施加時間限制
4．4．1 可變質量的堆疊塊
4．4．2 替代配方
4．4．3 最優(yōu)松弛解
4．5 使用數(shù)據(jù)替換進行重新訓練的攻擊
4．5．1 平均輸出和隨機輸出替換策略
……
第三部分 關于機器學習的探索性攻擊
附錄
術語表
參考文獻