Chào bạn, tôi là Tiến sĩ Minh Trí. Bạn lo lắng về việc các mô hình học máy bị thao túng để đưa ra những quyết định sai lầm? Bạn muốn hiểu rõ các cơ chế tấn công vào Deep Learning và cách thiết lập các hàng rào phòng thủ hiệu quả? Đã đến lúc bạn làm chủ "phương thức bảo mật toàn diện" với cuốn sách "AI, Machine Learning and Deep Learning - A Security Perspective" (2023).
Fei Hu và Xiali Hei dẫn dắt bạn qua một hành trình khám phá các khía cạnh an ninh của trí tuệ nhân tạo. Trong cuốn sách bảo mật học máy chuyên sâu này, bạn sẽ làm chủ:
Toàn cảnh an ninh AI/ML/DL: Phân loại các mối đe dọa đặc thù cho từng loại hình học máy, từ giám sát (Supervised) đến không giám sát (Unsupervised).
Tấn công vào Deep Learning: Khám phá chi tiết các cuộc tấn công Adversarial vào các mạng nơ-ron tích chập (CNN), mạng nơ-ron tái phát (RNN) và các hệ thống nhận diện.
Bảo vệ quyền riêng tư (Privacy Preservation): Kỹ thuật học máy bảo mật (Secure ML) như Differential Privacy và Homomorphic Encryption để bảo vệ dữ liệu huấn luyện nhạy cảm năm 2026.
Phát hiện và ngăn chặn tấn công: Hướng dẫn xây dựng các hệ thống phát hiện bất thường và các kỹ thuật Robustness để tăng cường khả năng chống chịu của mô hình.
Bảo mật hạ tầng AI: Cách bảo vệ quy trình lưu trữ, xử lý dữ liệu và triển khai mô hình trên các môi trường Cloud và Edge Computing.
Ứng dụng an ninh mạng thực tế: Phân tích cách AI được sử dụng để chống lại các cuộc tấn công mạng (AI for Security) và ngược lại (Security for AI).
Về mặt học thuật, tôi đánh giá cao cách các tác giả liên kết giữa các khái niệm an ninh mạng truyền thống và các đặc thù của trí tuệ nhân tạo, giúp người đọc có một cái nhìn xuyên suốt và hệ thống. Đối với cộng đồng an ninh mạng Việt Nam, kiến thức trong cuốn sách IT này là nền tảng để xây dựng những hệ thống thông minh thực sự an toàn. Tại 89ebook, chúng tôi mang đến tri thức này để giúp bạn bảo vệ sự thông minh của tương lai.
