Thwart hackers by preventing, detecting, and misdirecting attempted access before the hacker can obtain credentials, engage in fraud, dig in deep, modify data, corrupt users, and otherwise completely ruin your day.

Key Features

Discover how hackers now rely on deep fakes to fool even the best security system.
Retain the usefulness of your data by detecting unwanted and invalid modifications.
Develop application code that addresses a number of security needs related to machine learning.

Book Description

Machine learning is the most important new technology for getting more out of data today. It can reveal patterns that aren't obvious, for example, but it requires data, lots of it. Data gathering isn't just about data. It affects users and requires the use of applications to clean, manipulate, and analyze the data. Obtaining data in an ethical manner is important because the very act behaving ethically reduces the security risk associated with data. However, hackers don't necessarily target users and their data. Perhaps they're interested in your organization's trade secrets or committing fraud. They might simply be interested in lurking in the background and committing mischief. So, just keeping your data secure as a means of protecting your machine learning investment isn't enough. You need to do more.

This book helps you get the big picture from a machine learning perspective using all the latest research available on methods that hackers use to break into your system. It's about the whole system, not just your application. You discover techniques that help you gather data ethically and keep it safe, while also preventing all sorts of illegal access method from even occurring. In fact, you use machine learning as a tool to keep hackers at bay and discover their true intent for your organization.

What you will learn

Learn methods to prevent illegal access to your system
Discover detection techniques when access does occur
Employ machine learning techniques to determine motivations
Mitigate hacker access using a variety of methods
Repair damage to your data and applications
Use ethical data collection methods to reduce security risks

Who This Book Is For

Data scientists and computer scientists who develop machine learning applications of any type including students will find this book helpful. Machine Learning and Security researchers and scientists that are involved in some type of theoretical activity that benefits from machine learning will benefit from this book. Having working knowledge of Python Programming is required to get the best from this book.

Defining Machine Learning Security
Mitigating Risk at Training by Validating and Maintaining Datasets
Mitigating Inference Risk by Avoiding Adversarial Machine Learning Attacks
Considering the Threat Environment
Keeping Your Network Clean
Detecting and Analyzing Anomalies
Dealing with Malware
Locating Potential Fraud
Defending Against Hackers
Considering the Ramifications of Deepfakes
Leveraging Machine Learning Against Hacking
Embracing Ethical Behavior

"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.

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