現在地
トップ > 電子書籍 > PC・システム開発 > ネットワーク
AIセキュリティから学ぶディープラーニング[技術]入門

AIセキュリティから学ぶ ディープラーニング[技術]入門 [電子書籍版]
田篭照博

3,850(税込)

商品情報

  • 著者:   田篭照博
  • 発売日:  2020年12月28日
  • 出版社:  技術評論社
  • 商品番号:  9784297118068
  • 言語:  日本語
  • 対応端末:   電子書籍リーダー, Android, iPhone, iPad, デスクトップアプリ

商品説明

内容紹介

(概要)

ディープラーニングの適用範囲が拡がり、画像認識や音声認識の精度が高くなる一方、モデルに対して細工した画像を送り、誤った分類結果を引き起こす攻撃などが懸念され始めています。海外では研究が非常に活発な領域です。たとえば、Adversarial example(敵対的サンプル)として、パンダ(Panda)の画像にノイズを少し加えることでテナガザル(Gibbon)と誤認識させる現象が有名です。

本書では、これらを理解するためにディープラーニングの基礎からハンズオンによる実装方法まで解説しています。ディープラーニングは数式などがあって難易度が高く感じる方にも最適な一冊です。


本書で利用するソースコードは次のWebページからダウンロードできます。


https://github.com/tagomaru/ai_security/releases


(こんな方におすすめ)

・ディープラーニングのセキュリティを学びたい人

・ディープラーニングをハンズオンを通して理解したい人


(目次)

第1部:ディープラーニングの基礎

第1章:ディープラーニングの全体像

 1.1:ディープラーニングとは

 1.2:ディープラーニングが対象とする問題

 1.3:ディープラーニングの構成要素

 1.4:ディープラーニングの脅威とは

第2章:ディープラーニングを始めるための環境構築

 2.1:Dockerのインストール

 2.2:イメージのビルド

 2.3:コンテナの起動とJupyter Notebookの稼働確認

 2.4:Jupyter Notebookの基本操作

第3章:ディープラーニングに必要な数学とNumPyの操作

 3.1:NumPyの基本

 3.2:ベクトル(1次元配列)

 3.3:行列(2次元配列)

 3.4:ndarrayの軸(axis)

 3.5:3次元以上の配列

 3.6:微分

 3.7:偏微分

 3.8:勾配

 3.9:まとめ

第2部:ディープラーニングの仕組み

第4章:ディープニューラルネットワーク

 4.1:DNNのアーキテクチャ(入力層/隠れ層/出力層)

 4.2:順伝播/重み/バイアス

 4.3:活性化関数

 4.4:出力層とソフトマックス関数

 4.5:入力データのバッチ化

 4.6:正解データ

 4.7:正解率

第5章:分類モデルを開発してみよう

 5.1:事前準備

 5.2:Layerクラスの開発

 5.3:順伝播を体験しよう

 5.4:SimpleClassifierクラスの開発

 5.5:画像分類を体験しよう

 5.6:活性化関数によるモデルの表現力の変化を体験しよう

第6章:ディープニューラルネットワークの学習

 6.1:学習の全体像

 6.2:推論と正解の誤差を把握する

 6.3:勾配降下法による重みとバイアスの更新

 6.4:合成関数と連鎖律

 6.5:誤差逆伝播

 6.6:ミニバッチによる学習

 6.7:学習に関するその他のトピック

第7章:分類モデルの学習機能開発

 7.1:ユーティリティ関数の準備

 7.2:Layerクラスの改修

 7.3:SimpleClassifierクラスの改修

 7.4:学習

 7.5:クイズ

第8章:畳み込みニューラルネットワーク

 8.1:CNNの全体像

 8.2:畳み込み演算

 8.3:畳み込み演算による特徴の抽出

 8.4:3次元の畳み込み演算

 8.5:畳み込み層の連結

 8.6:最大プーリング層

 8.7:畳み込みブロックから全結合層への連結

 8.8:CNNの学習

第3部:ディープラーニングのフレームワーク

第9章:TensorFlowとKeras

 9.1:TensorFlowとKerasとは

 9.2:KerasによるMNIST分類モデルの開発

 9.3:Kerasを利用したCNNによる画像分類

 9.4:Tensorオブジェクト

 9.5:TensorFlowによる勾配降下法の体験

 9.6:Kerasによる最適化アルゴリズムの体験

第4部:ディープラーニングのセキュリティ

第10章:ディープニューラルネットワークへの攻撃

 10.1:敵対的サンプルとは

 10.2:ノルム

 10.3:Fast Gradient Sign Method

 10.4:Fast Gradient Sign Methodの実装

 10.5:Jacobian Saliency Map Attack

 10.6:Jacobian Saliency Map Attackの実装

 10.7:C&W Attack

 10.8:C&W Attackの実装

 10.9:Boundary Attack

 10.10:Boundary Attackの実装

 10.11:Projected Gradient Descent Attack

 10.12:OSSを利用したPGD Attackの体験

第11章:ディープニューラルネットワークの防御

 11.1:敵対的サンプルに対する防御の現状

 11.2:敵対的サンプルに対する防御の種類

 11.3:敵対的トレーニング

 11.4:敵対的トレーニングを体験しよう

 11.5:Feature Squeezingによる防御

 11.6:プリプロセスを利用した敵対的サンプルの検知方法

 11.7:Median Smoothingの実装

 11.8:Squeezing Color Bitsの実装

第12章:リアル空間上での脅威

 12.1:自動運転領域での敵対的サンプル

 12.2:物理セキュリティへの脅威

 12.3:マルウェア検知の回避

 12.4:音声の敵対的サンプル

 12.5:ディープフェイクとその検知の回避


商品レビュー

楽天Koboのレビュー

まだレビューがありません。 レビューを書く

楽天ブックスランキング情報

  • 週間ランキング

    ランキング情報がありません。

  • 日別ランキング

    ランキング情報がありません。

楽天Kobo電子書籍版

  • 期間限定!イチオシのキャンペーン

最近チェックした商品

    ※表示を削除したい場合は閲覧履歴のページから削除お願いいたします

    ランキング:PC・システム開発

    ※1時間ごとに更新

    1. 1
      正しいExcelの教科書
      電子書籍正しいExcelの教科書

      田沢 大地

      550円(税込)

    2. 2
      ChatGPT 120%活用術
      電子書籍ChatGPT 120%活用術

      ChatGPTビジネス研究会

      1,390円(税込)

    3. 3
      情報セキュリティの敗北史
      電子書籍情報セキュリティの敗北史

      アンドリュー・スチュワート

      3,300円(税込)

    4. 4
      クラウドネイティブで実現する マイクロサービス開発・運用 実践ガイド
      電子書籍クラウドネイティブで実現する マイクロ…

      正野勇嗣

      3,960円(税込)

    5. 5
      サイバーセキュリティの教科書
      電子書籍サイバーセキュリティの教科書

      Tom Kranz

      3,828円(税込)

    1. 1
      あっという間にかんたん年賀状 2024年版
      あっという間にかんたん年賀状 2024年版

      技術評論社編集部

      429円(税込)

    2. 2
      年賀状DVD-ROM2024
      年賀状DVD-ROM2024

      インプレス年賀状編集部

      1,562円(税込)

    3. 3
      はやわざ筆ぐるめ年賀状2024
      はやわざ筆ぐるめ年賀状2024

      インプレス年賀状編集部

      495円(税込)

    4. 4
      サイバーセキュリティの教科書
      サイバーセキュリティの教科書

      Thomas Kranz

      3,828円(税込)

    5. 5
      おしゃれな大人のなでしこ年賀状2024
      おしゃれな大人のなでしこ年賀状2024

      インプレス年賀状編集部

      660円(税込)

    購入データ自動連携!楽天ブックス公式 無料 読書管理パプリ Readee

    このページの先頭へ