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本书是一本讲解人工智能时代所面临的安全性挑战的综合性教材,比较全面地介绍了人工智能安全的基本原理和主要防治技术,对人工智能安全的产生机理、特点、危害表现以及防治技术进行了比较深入的分析和探讨。其中,第1章介绍了人工智能的基础知识和人工智能的安全问题;第2-4章分别介绍了投毒攻击与防御、对抗攻击与防御技术和后门攻击与防御
本书从实战出发,系统性地分析AD域及MicrosoftEntraID(AzureAD)攻防各阶段的技术原理、攻击手段、典型漏洞和防御策略,直击域攻防本质。本书覆盖信息收集、获取AD权限、域信任、Kerberos域委派、ACL后门、ADCS攻防、MicrosoftEntraID攻防的核心技术,既能让红队成员掌握实战攻击方
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本书基于作者多年来在动态数据挖掘方面的研究成果,全面系统地总结了集成学习及其在动态数据挖掘领域的基础理论与实际应用方面的最新研究,引导读者从理论到实践再到应用,由浅入深地学习如何将集成学习应用于动态数据挖掘领域。本书从理论研究基础和代表性方法的角度介绍集成学习的基础知识,并针对时间序列和数据流两种不同类型的动态数据及其
可信边缘服务范式能充分弥补云计算服务模式的不足,具有服务时效性强、资源利用率高、用户体验好等优点,在空天地一体化网络、智能网联汽车等领域具有广阔的应用前景,受到学术界和工业界越来越广泛的关注。本书在现有云计算、边缘计算等使能技术基础上,从资源共享架构、任务调度、边缘卸载、视频分发、视频缓存、信任管理、安全转发等方面论述