Boken "Machine Learning Security Principles" gir en omfattende innføring i hvordan man kan beskytte seg mot hackerangrep ved å forhindre, oppdage og omdirigere tilgang før uønskede handlinger kan utføres. Forfatterne beskriver hvordan hackere benytter seg av misdireksjon og dype falske data for å lure selv de mest avanserte sikkerhetssystemene, og hvordan man kan ivareta verdien av sine data ved å oppdage uønskede og ugyldige modifikasjoner. I den første delen av boken vil leserne bli bedre kjent med prosessene der kunstig intelligens er i spill, samt hvilken rolle sikkerhet spiller i maskinlæring. I den andre delen dykker forfatterne inn i de vanligste miljøene hvor maskinlæring benyttes, og undersøker sikkerhetstruslene som plager disse systemene, illustrert med kode, grafik og virkelige eksempler. Boken er en uvurderlig ressurs for alle som ønsker å utvikle applikasjonskoder som oppfyller sikkerhetskravene knyttet til maskinlæring.
