Bug sticker attacks machine von siva kumar (26 Ergebnisse)
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hardcover. Zustand: Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority.
- Hardcover
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Zustand: like_new.
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Zustand: good. Supports Goodwill of Silicon Valley job training programs. The cover and pages are in Good condition! Any other included accessories are also in Good condition showing use. Use can include some highlighting and writing, page and cover creases as well as other types visible wear.
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Zustand: Like New. Most items will be dispatched the same or the next working day. An apparently unread copy in perfect condition. Dust cover is intact with no nicks or tears. Spine has no signs of creasing. Pages are clean and not marred by notes or folds of any kind.
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Zustand: Good. Most items will be dispatched the same or the next working day. A copy that has been read but remains in clean condition. All of the pages are intact and the cover is intact and the spine may show signs of wear. The book may have minor markings which are not specifically mentioned.
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Hardcover. Zustand: Fine. Zustand des Schutzumschlags: Fine. First Edition. Signed by both authors on title page. A fine copy of the first edition hardcover in jacket.
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Zustand: new.
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Zustand: New. 2023. 1st Edition. Hardcover. . . . . .
Not with a Bug, But with a Sticker: Attacks on Machine Learning Systems and What To Do About Them
Siva Kumar, Ram Shankar Ram Shankar Siva Kumar, Hyrum Anderson,
- Hardcover
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, , Vereinigtes KönigreichChiron Media
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Zustand: New. In.
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - A robust and engaging account of the single greatest threat faced by AI and ML systemsIn Not With A Bug, But With A Sticker: Attacks on Machine Learning Systems and What To Do About Them, a team of distinguished adversarial machine learning researchers deliver a riveting account of the most signific…ant risk to currently deployed artificial intelligence systems: cybersecurity threats. The authors take you on a sweeping tour - from inside secretive government organizations to academic workshops at ski chalets to Google's cafeteria - recounting how major AI systems remain vulnerable to the exploits of bad actors of all stripes.Based on hundreds of interviews of academic researchers, policy makers, business leaders and national security experts, the authors compile the complex science of attacking AI systems with color and flourish and provide a front row seat to those who championed this change. Grounded in real world examples of previous attacks, you will learn how adversaries can upend the reliability of otherwise robust AI systems with straightforward exploits.The steeplechase to solve this problem has already begun: Nations and organizations are aware that securing AI systems brings forth an indomitable advantage: the prize is not just to keep AI systems safe but also the ability to disrupt the competition's AI systems.An essential and eye-opening resource for machine learning and software engineers, policy makers and business leaders involved with artificial intelligence, and academics studying topics including cybersecurity and computer science, Not With A Bug, But With A Sticker is a warning--albeit an entertaining and engaging one--we should all heed.How we secure our AI systems will define the next decade. The stakes have never been higher, and public attention and debate on the issue has never been scarcer.The authors are donating the proceeds from this book to two charities: Black in AI and Bountiful Children's Foundation.
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Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
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Buch. Zustand: Neu. Not with a Bug, But with a Sticker | Attacks on Machine Learning Systems and What to Do about Them | Ram Shankar Siva Kumar (u. a.) | Buch | 224 S. | Englisch | 2023 | Wiley | EAN 9781119883982 | Verantwortliche Person für die EU: Wiley-VCH GmbH, Boschstr. 12, 69469 Weinheim, product-safety[at]wiley[dot]com |… Anbieter: preigu.
