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9.1 机器学习与安全

机器学习与安全

这本书入手于2020年,我研究AI安全是从2018年开始。这本书对于想用AI来解决安全问题的研究人员有一定的价值。

本书分为8章:

1. 为什么要学习机器学习与安全?
2. 分类和聚类
3. 异常检测
4. 恶意软件分析
5. 网络流量分析
6. 保护消费者网络
7. 生产系统
8. 对抗性的机器学习

在人工智能安全这本书(读书笔记:链接:web.okjike.com)中把AI安全分为了三类:

1.人工智能助力安全

2.人工智能内生安全

3.人工智能衍生安全

这本书主要是人工智能助力安全,主要是机器学习改变行业的一些经验。 至于,机器学习在安全行业是否work,其实这方面已经有了很多的研究。 在我的AIPwn.org上面也有很多的案例。

也有一些大公司在跟踪研究这个东西,我在知乎上回答了这个问题,里面有个PDF,介绍了在安全一些项目中落地机器学习的一些经验。

我的回答: www.zhihu.com

我的感觉,这个趋势会越来越普遍,安全也是一个对抗的过程,机器学习助力防御,也算是一大杀器。 不过,敌人也一样需要会机器学习。后面再来介绍,机器学习的攻击。
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