Principios de seguridad del aprendizaje automático: Mantenga los datos, las redes, los usuarios y las aplicaciones a salvo de miradas indiscretas

Opiniones de los lectores

El libro «Aprendizaje automático para la seguridad: Principles, Applications, and Techniques' es un recurso único que aborda el tema, a menudo olvidado, de la seguridad en los sistemas de aprendizaje automático. Los críticos destacan su exhaustiva cobertura de diversos principios de seguridad, aplicaciones prácticas y consideraciones éticas, lo que lo hace adecuado tanto para principiantes como para profesionales experimentados en los campos del aprendizaje automático y la ciberseguridad. Sin embargo, algunos lectores consideran que algunas secciones son demasiado amplias o básicas, lo que puede no satisfacer las necesidades de los profesionales avanzados que buscan soluciones en profundidad.

⬤ Cobertura exhaustiva de los principios de seguridad del aprendizaje automático.
⬤ Estilo de redacción atractivo y accesible con ejemplos del mundo real y casos prácticos.
⬤ Ejercicios prácticos y fragmentos de código para su aplicación.
⬤ Aborda consideraciones éticas en IA y seguridad.
⬤ Un recurso valioso para los profesionales del aprendizaje automático y la ciberseguridad.

⬤ Algunas secciones pueden parecer demasiado amplias o poco técnicas para lectores avanzados.
⬤ Ciertos temas pueden sobrecargar el contenido sin centrarse suficientemente en áreas específicas de la implementación de la seguridad.

(basado en 8 opiniones de lectores)

Título original:

Machine Learning Security Principles: Keep data, networks, users, and applications safe from prying eyes

Contenido del libro:

Frustre a los piratas informáticos impidiendo, detectando y desviando el acceso antes de que puedan plantar malware, obtener credenciales, cometer fraude, modificar datos, envenenar modelos, corromper usuarios, espiar y arruinarle el día de cualquier otra forma.

Características principales

⬤ Descubra cómo los hackers se basan en el despiste y las falsificaciones profundas para engañar incluso a los mejores sistemas de seguridad.

⬤ Mantenga la utilidad de sus datos detectando modificaciones no deseadas e inválidas.

⬤ Desarrolle código de aplicación para cumplir los requisitos de seguridad relacionados con el aprendizaje automático.

Descripción del libro:

Las empresas están aprovechando el poder de la IA para hacer que las empresas que solían ser complicadas y costosas sean mucho más fáciles, rápidas y baratas. La primera parte de este libro explorará estos procesos en mayor profundidad, lo que le ayudará a comprender el papel que desempeña la seguridad en el aprendizaje automático.

A medida que avance hacia la segunda parte, aprenderá más sobre los entornos en los que se utiliza habitualmente el ML y se sumergirá en las amenazas de seguridad que los acechan utilizando código, gráficos y referencias del mundo real.

La siguiente parte del libro le guiará a través del proceso de detección de los comportamientos de los hackers en el entorno informático moderno, donde el fraude adopta muchas formas en ML, desde la obtención de ventas mediante reseñas falsas hasta la destrucción de la reputación de un adversario. Una vez que haya comprendido los objetivos de los hackers y las técnicas de detección, conocerá las ramificaciones de las falsificaciones profundas, seguidas de las estrategias de mitigación.

Este libro también le guiará a través de las mejores prácticas para adoptar el aprovisionamiento ético de datos, que reduce el riesgo de seguridad asociado a los datos. Verá cómo el simple hecho de eliminar la información personal identificable (PII) de un conjunto de datos reduce el riesgo de ataques de ingeniería social.

Al final de este libro de aprendizaje automático, usted tendrá un mayor conocimiento de los diversos ataques y las técnicas para asegurar sus sistemas de ML con eficacia.

Lo que aprenderá:

⬤ Explorar métodos para detectar y prevenir el acceso ilegal a su sistema.

⬤ Implementar técnicas de detección cuando el acceso ocurre.

⬤ Emplear técnicas de aprendizaje automático para determinar motivaciones.

⬤ Mitigar el acceso de hackers una vez que la seguridad ha sido violada.

⬤ Realizar mediciones estadísticas y análisis de comportamiento.

⬤ Reparar daños a sus datos y aplicaciones.

⬤ Utilizar métodos éticos de recogida de datos para reducir los riesgos de seguridad.

Para quién es este libro:

Tanto si eres un científico de datos, un investigador o un directivo que trabaja con técnicas de aprendizaje automático en cualquier aspecto, este libro sobre seguridad es imprescindible. Mientras que la mayoría de los recursos disponibles sobre este tema están escritos en un lenguaje más adecuado para expertos, esta guía presenta la seguridad de una manera fácil de entender, empleando una gran cantidad de diagramas para explicar los conceptos a los estudiantes visuales. Aunque se presupone la familiaridad con los conceptos de aprendizaje automático, serán útiles los conocimientos de Python y de programación en general.