《對抗機器學習：機器學習系統中的攻擊和防禦》討論機器學習中的安全性問題，即討論各種千擾機器學習系統輸出正確結果的攻擊方法以及對應的防禦方法。書中首先回顧機器學習的概念和方法，提出對機器學習攻擊的總體分類。然後討論兩種主要類型的攻擊和相關防禦：決策時攻擊和投毒攻擊。之後，討論針對深度學習的攻擊的新技術，以及提高深度神經網路魯棒性的方法。最後，討論對抗學習領域的幾個重要問題。
《對抗機器學習：機器學習系統中的攻擊和防禦》旨在為讀者提供在對抗環境下成功從事機器學習研究和實踐所必需的工具，適合對對抗機器學習領域感興趣的讀者閱讀。
《對抗機器學習：機器學習系統中的攻擊和防禦》旨在為讀者提供在對抗環境下成功從事機器學習研究和實踐所必需的工具，適合對對抗機器學習領域感興趣的讀者閱讀。