- ISBN：9787111720751
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 开本：16开
- 页数：302
- 出版时间：2023-04-01
- 条形码：9787111720751 ; 978-7-111-72075-1
本书特色
本书当前人工智能安全的基础问题、关键问题、核心算法等进行归纳总结
内容简介
本书着眼于人工智能自身的安全问题，旨在将当前人工智能安全的基础问题、关键问题、核心算法进行归纳总结。本书的定位是学习人工智能安全的入门书籍，因此先详细介绍了人工智能安全相关的基础知识，包括相关的基础算法和安全模型，使得读者明确人工智能面临的威胁，对人工智能安全有一个大体的概念和初步认识。然后将人工智能系统的主要安全威胁分为模型安全性威胁和模型与数据隐私威胁两大类。模型安全性威胁主要包括投毒攻击、后门攻击、对抗攻击、深度伪造。模型与数据隐私威胁主要包括窃取模型的权重、结构、决策边界等模型本身信息和训练数据集信息。本书在介绍上述经典攻击技术的同时，也介绍了相应的防御方法，使得读者通过这些攻击了解人工智能模型的脆弱性，并对如何防御攻击的方法、如何增强人工智能模型的鲁棒性有一定的思考。本书主要从隐私保护的基本概念、数据隐私、模型窃取与防御三个维度来介绍通用的隐私保护定义与技术、典型的机器学习数据隐私攻击方式和相应的防御手段，并探讨了模型窃取攻击及其对应的防御方法，使得读者能够直观全面地了解模型与数据隐私并掌握一些经典算法的整体实现流程。这本书还介绍了真实世界场景中不同传感器下的对抗攻击和相应的防御措施以及人工智能系统对抗博弈的现状。相比于数字世界的攻击，真实世界的攻击更需要引起人们的关注，一旦犯罪分子恶意利用人工智能系统的漏洞，将会给人们的生产生活带来安全威胁，影响大家的人身安全、财产安全还有个人隐私。读者可以通过阅读此书的知识内容及相关经典案例了解掌握人工智能系统面临的攻防技术，了解如何在前人的基础上，研究出针对各种攻击的防御方法，为可信人工智能助力。本书适合期望入门人工智能安全的计算机相关专业的学生、技术工作者，人工智能领域的从业人员，对人工智能安全感兴趣的人员，致力于建设可信人工智能的人员，本书所涉及的内容可以帮助读者快速全面地了解人工智能安全所涉及的问题及技术，了解相关攻防技术算法的基本原理，可帮助人工智能领域的开发人员做出更安全的应用产品。
目录
前言
部分基础知识
第1章人工智能概述2
11人工智能发展现状2
111跌跌撞撞的发展史2
112充满诱惑与希望的现状3
113百家争鸣的技术生态圈4
114像人一样行动：通过图灵测试
就足够了吗5
115像人一样思考：一定需要具备
意识吗7
116合理地思考：一定需要具备逻辑
思维吗8
117合理地行动：能带领我们走得
更远吗9
12人工智能安全现状 12
121模型安全性现状13
122模型与数据隐私现状14
123人工智能安全法规现状15
第2章人工智能基本算法16
21基本概念16
22经典算法17
221支持向量机17
222随机森林22
223逻辑回归25
224K近邻27
225神经网络28
226卷积神经网络31
227强化学习36
23主流算法43
231生成对抗网络43
232联邦学习45
233在线学习49
24算法可解释性51
241可解释性问题52
242事前可解释52
243事后可解释53
244可解释性与安全性分析56
25基础算法实现案例56
26小结57
第3章人工智能安全模型58
31人工智能安全定义58
311人工智能技术组成58
312人工智能安全模型概述59
32人工智能安全问题60
321数据安全问题60
322算法安全问题60
323模型安全问题61
33威胁模型和常见攻击62
331威胁模型63
332常见攻击65
34模型窃取攻击与防御实现
案例77
35小结77
第二部分模型安全性
第4章投毒攻击与防御80
41投毒攻击80
411针对传统机器学习模型的投毒
攻击81
412深度神经网络中的投毒攻击84
413强化学习中的投毒攻击89
414针对其他系统的投毒攻击89
42针对投毒攻击的防御方法90
421鲁棒学习91
422数据清洗92
423模型防御93
424输出防御93
43投毒攻击实现案例94
44小结94
第5章后门攻击与防御95
51后门攻击与防御概述95
511攻击场景97
512机器学习生命周期中的后门
攻击97
513后门攻击相关定义98
514威胁模型99
52图像后门攻击100
521早期后门攻击100
522基于触发器优化的后门
攻击102
523面向触发器隐蔽性的后门
攻击104
524“干净标签”条件下的后门
攻击109
525其他后门攻击方法112
53图像后门防御113
531基于数据预处理的防御
方法114
532基于模型重建的防御方法114
533基于触发器生成的防御方法115
534基于模型诊断的防御方法116
535基于投毒抑制的防御方法117
536基于训练样本过滤的防御
方法117
537基于测试样本过滤的防御
方法117
538认证的防御方法118
54其他场景下的后门模型118
55后门攻击和其他方法的关系119
551与对抗样本攻击的关系119
552与投毒攻击的关系120
56后门攻击与防御实现案例120
57小结121
第6章对抗攻击与防御122
61对抗攻击与防御概述122
62图像对抗样本生成技术123
621基于梯度的对抗样本生成124
622基于优化的对抗样本生成126
623基于梯度估计的对抗样本
生成128
624基于决策的对抗样本生成130
63图像对抗样本防御131
631输入层面的防御方法131
632模型层面的防御方法134
633可验证的防御方法138
634其他防御方法139
64文本对抗样本生成与防御140
641文本对抗样本生成140
642文本对抗样本防御150
65其他数字对抗样本155
651图对抗样本155
652恶意软件检测模型中的对抗
样本162
66对抗攻击与防御实现
案例168
67小结169
第7章深度伪造攻击与防御170
71深度伪造攻击与防御概述170
72深度伪造人脸生成171
721人脸合成171
722身份交换172
723面部属性操作175
724面部表情操作176
73深度伪造人脸检测176
731基于帧内差异的检测方法177
732基于帧间差异的检测方法180
74深度伪造语音生成与检测182
741深度伪造语音生成182
742深度伪造语音检测185
75深度伪造攻击与防御实现
案例186
76小结187
第三部分模型与数据隐私
第8章隐私保护基本概念190
81隐私保护概述190
82安全多方计算191
821安全多方计算的基本概念191
822基于混淆电路的安全多方
计算193
作者简介
李进教授，博士生导师，广州大学人工智能与区块链研究院执行院长，南开大学和北京交通大学兼职教授、博士生导师。博士毕业于中山大学，曾在美国弗吉尼亚理工学院和韩国科学技术院等进行访问研究工作。主要研究领域为人工智能安全、数据安全和区块链，发表学术论文100余篇，授权发明专利20余项，较早提出云计算大数据存储安全和加密检索等多个重要问题解决方案，成果获得 同行广泛引用（谷歌学术引用18000余次）。主持、承担了 重点研发专项、 自然科学基金联合重点项目和广东省重大应用研发专项等，相关成果获得 科技进步一等奖和 自然科学二等奖。担任人工智能知名 期刊International Journal of Intelligent Systems主编，同时担任了多个 知名学术会议程序委员会 。多次担任 基金委面上和重点项目会议评审专家，获得 自然科学基金 青年科学基金并入选 青年长江学者人才培养计划，被评为广东省劳动模范和广东省南粤 教师。谭毓安北京理工大学网络空间安全学院长聘教授，博士生导师。主要研究领域为深度学习对抗、系统安全等。作为项目负责人承担 、省部级科研项目20余项，包括 自然科学基金重点项目/面上项目、 重点研发计划课题等。发表SCI论文50余篇，授权发明专利20余项，研究成果获省部级奖励４项。担任《信息安全研究》《信息网络安全》、International Journal of Intelligent Systems等期刊编委。
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