ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Making AI Less Susceptible to Adversarial Trickery
در عصر پیشرفت شبکههای عصبی عمیق (DNNها)، که به طور گسترده در کاربردهای دنیای واقعی مانند پردازش تصویر، صدا و ویدئو استفاده میشوند، خطر فریب دادن آنها با دادههای adversarial که انسان را فریب نمیدهند، یک vector حمله جدید ایجاد کرده است. کتاب Strengthening Deep Neural Networks: Making AI Resilient to Adversarial Attacks نوشته کتی وار، راهنمایی عملی برای بررسی سناریوهای واقعی است که DNNها – الگوریتمهای اساسی هوش مصنوعی – روزانه در آنها به کار میروند. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵ توسط O'Reilly، با بیش از ۳۰۰ صفحه محتوای غنی، پر از مثالهای عملی و تحلیلهای عمیق، به شما کمک میکند تا انگیزههای حملات، ریسکهای دادههای adversarial و روشهای افزایش استحکام AI در برابر این حملات را درک کنید. اگر شما یک دانشمند داده در حال توسعه DNNها، معمار امنیتی علاقهمند به مقاومسازی سیستمهای AI، یا فردی کنجکاو درباره تفاوتهای بین ادراک مصنوعی و زیستی هستید، این کتاب منبع ایدئالی است. کتی وار، متخصص امنیت AI، با کاوش در روشهای تولید دادههای adversarial، سناریوهای واقعی، ارزیابی استحکام شبکههای عصبی و پیشبینیهایی درباره آینده ادراک AI، شما را برای چالشهای امنیتی ۲۰۲۵ آماده میکند.
تصور کنید که یک DNN برای تشخیص چهره در یک سیستم امنیتی استفاده میشود، اما دادههای adversarial آن را فریب میدهند. این کتاب با زبانی واضح و مثالهای واقعی، شما را از مروری بر DNNها شروع میکند و به سراغ روشهای تولید adversarial input، مدلسازی تهدیدات و افزایش استحکام میبرد. مثلاً، در فصل ارزیابی استحکام شبکههای عصبی، تکنیکهایی مانند adversarial training و defensive distillation را با کدهای نمونه بررسی میکند. این کتاب نه تنها تهدیدات را تحلیل میکند، بلکه با تمرکز بر روشهای عملی مانند Bayesian methods و random forest برای بهبود resilience، شما را برای آینده AI آماده میکند. کلماتی مانند حملات adversarial، استحکام DNN و امنیت AI در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
DNNها ستون فقرات بسیاری از سیستمهای AI هستند، اما آسیبپذیری آنها در برابر حملات adversarial یک نگرانی رو به رشد است. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۶۵% سیستمهای AI در برابر دادههای دستکاریشده آسیبپذیرند، که میتواند در برنامههایی مانند خودروهای خودران یا تشخیص پزشکی فاجعهبار باشد. Strengthening Deep Neural Networks با ارائه راهکارهای عملی برای شناسایی و کاهش تهدیدات، این شکاف را پر میکند. این کتاب، که برای دانشمندان داده و معماران امنیتی نوشته شده، بر سناریوهای واقعی مانند فریب DNNها در تشخیص تصویر و روشهایی برای افزایش resilience تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۳/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای امنیت AI – مثالهای عملی فوقالعادهاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/MachineLearning)، کاربران آن را «منبع ضروری برای فهم adversarial attacks» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «راهنمایی جامع برای مقاومسازی DNNها.» این کتاب، با تمرکز بر روشهای عملی و پیشبینیهای آینده، برای ۲۰۲۵ بهروز است و برای متخصصان AI و امنیت، از مبتدی تا پیشرفته، ایدهآل است.
این کتاب به صورت ساختاریافته، از مقدمات تا روشهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با مثالهای عملی و تحلیلهای عمیق همراه است. در ادامه، موضوعات کلیدی را مرور میکنیم:
فصل اول Overview را پوشش میدهد و نقش DNNها و تهدیدات adversarial را توضیح میدهد.
فصل دوم Linear Regression را آموزش میدهد، برای مدلسازی پایهای.
فصل سوم Generalized Linear Model را کاوش میکند، برای پیشبینیهای پیشرفته.
فصل چهارم Kernel Regression را بررسی میکند، برای دادههای غیرخطی.
فصل پنجم Dynamic Regime Switching Models را پوشش میدهد، برای مدلسازی پیچیده.
فصل ششم Bayesian Methods را آموزش میدهد، برای استحکام DNN.
فصل هفتم Tobit Regression را کاوش میکند، برای دادههای محدود.
فصل هشتم Random Forest را بررسی میکند، برای پیشبینی و استحکام.
فصل نهم Generalized Method of Moments را پوشش میدهد، برای مدلسازی.
فصل دهم Benchmarking Machine Learning Models را آموزش میدهد، برای ارزیابی استحکام.
Strengthening Deep Neural Networks با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
عملی: مثالهای واقعی برای فریب DNNها و روشهای دفاع.
سناریومحور: تمرکز بر کاربردهای دنیای واقعی مانند تصویر و صدا.
آیندهنگرانه: پیشبینیهایی درباره ادراک AI.
نویسنده متخصص: کتی وار با تجربه در امنیت AI.
بهروز: پوشش تهدیدات و روشهای ۲۰۲۵.
این کتاب برای طیف وسیعی از خوانندگان طراحی شده است:
دانشمندان داده: برای توسعه DNNهای مقاوم.
معماران امنیتی: برای کاهش تهدیدات adversarial.
علاقهمندان به AI: برای فهم تفاوت ادراک مصنوعی و زیستی.
مهندسان ML: برای adversarial training.
محققان امنیت: برای مدلسازی تهدیدات.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای امنیت AI – مثالهای عملی.» در Reddit: «منبع ضروری برای adversarial attacks.» در Amazon: «جامع برای مقاومسازی DNNها.»
با مطالعه، شما:
DNNها را کاوش میکنید و فریب آنها را میفهمید.
روشهای adversarial را شناسایی میکنید.
تهدیدات را مدلسازی میکنید.
استحکام را ارزیابی و افزایش میدهید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران