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	The Adversarial Frontier: Hacking AI (eBook)

	The Adversarial Frontier: Hacking AI (eBook)
	Brian Gower
	Brian Gower

	Prezzo: € 13,99 Compra EPUB		Prezzo: € 13,99 Compra EPUB

	Formato :	Nessuna

	Cloud:	Sì Scopri di più



	Lingua:	Inglese


	Editore:	HumanityX

Codice EAN:	9798232126742
Anno pubblicazione:	2025
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Descrizione In the shadowy realm where code meets chaos, The Adversarial Frontier: Hacking AI by Brian Gower shatters the illusion of invincible intelligence, revealing how probabilistic machines invite sabotage not through bugs, but through the very math that powers them. Forget the predictable exploits of old-school cybersecurity; here, threats lurk in the invisible gradients of decision boundaries, where a whisper of noise can flip a cancer diagnosis from deadly to dismissed. Gower, a master navigator of this new battlefield, unveils the seismic shift: AI's learned vulnerabilities—biases baked into data, weights ripe for theft—demand a radical rethink of threat modeling. Picture a self-driving car blinded by a sticker on a stop sign, or a chatbot spilling corporate secrets via a sly prompt; these aren't sci-fi horrors, but the frontline realities Gower dissects with surgical precision. His taxonomy of attacks is a rogue's gallery of genius: evasion strikes at inference time, poisoning corrupts the cradle of training data, and backdoors hide like sleeper agents until triggered. From the data plane's toxic infusions to the model plane's intellectual heists, Gower maps the ML pipeline as a chain of chinks, each link a potential apocalypse for unchecked AI. In the inference arena, adversarial examples dance on the edge of perception, fooling algorithms while humans see only perfection—a chilling reminder that our creations are fragile illusions. Diving deeper, Gower contrasts white-box assaults, where attackers wield godlike access to gradients and architectures, unleashing FGSM and PGD like precision strikes in high-dimensional space. Black-box scenarios force cunning queries to steal surrogates, turning APIs into unwitting accomplices in model theft. Privacy predators prowl too: membership inference unmasks training datasets, while inversion reconstructs faces from shadows, exposing the ghosts in our machines. For generative AIs, behavioral hijacks—prompt injections and context coups—jailbreak safeguards, unleashing hate, hacks, or havoc with linguistic legerdemain. Yet Gower's manifesto isn't mere alarm; it's a battle cry for defenders, arming ethical hackers with red-teaming rituals to forge resilient fortresses across data, model, and deployment. As nation-states and cybercriminals sharpen their spears, this book equips you to anticipate, neutralize, and outmaneuver—transforming vulnerability into victory. In an era where AI governs life and limb, The Adversarial Frontier isn't just essential reading; it's the blueprint for surviving the intelligence uprising, ensuring our gods don't turn on us.

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The Adversarial Frontier: Hacking AI (eBook)

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