Adversarial Machine Learning - Anthony D. Joseph, Blaine Nelson, Benjamin I. P. Rubinstein, J. D. Tygar

Această lucrare reprezintă o introducere cuprinzătoare în domeniul învățării automate adversariale, fiind redactată de cercetători de renume. Volumul explorează teoriile și instrumentele necesare pentru construirea de sisteme de machine learning robuste în medii ostile, analizând modul în care datele pot fi manipulate pentru a influența inferența statistică. Autorii prezintă tehnici practice de securitate a sistemelor, analiză robustă a datelor și strategii de contraatac împotriva cyber-atacurilor moderne. Sunt abordate în detaliu mecanismele de protecție a confidențialității și evadarea clasificatoarelor, utilizând studii de caz concrete pe spam-ul de e-mail și securitatea rețelelor. Este o resursă esențială pentru studenți, cercetători și profesioniști interesați de intersecția dintre securitatea informatică și inteligența artificială.