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人工智慧安全基礎/人工智慧技術叢書

  • 作者：李進//譚毓安|責編:李永泉
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111720751
  • 出版日期：2023/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：301
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是關於人工智慧安全的入門書籍，首先詳細介紹人工智慧安全相關的基礎知識，包括基本演算法和安全模型，以便讀者明確人工智慧面臨的威脅，對人工智慧安全有一個初步認識。然後，本書將人工智慧系統的主要安全威脅分為模型安全性威脅和模型與數據隱私威脅兩大類。模型安全性威脅主要包括投毒攻擊、後門攻擊、對抗攻擊、深度偽造攻擊。模型與數據隱私威脅主要包括竊取模型的權重、結構、決策邊界等模型本身信息和訓練數據集信息。
    本書在介紹經典攻擊技術的同時，也介紹了相應的防禦方法，使得讀者通過攻擊了解人工智慧模型的脆弱性，並對如何防禦攻擊、如何增強人工智慧模型的魯棒性有一定的思考。本書還介紹了真實世界場景中不同感測器下的對抗攻擊和相應的防禦措施以及人工智慧系統對抗博弈的現狀。
    本書適合希望了解人工智慧安全的電腦相關專業的學生、人工智慧領域的從業人員、對人工智慧安全感興趣的人員以及致力於建設可信人工智慧的人員閱讀。
作者介紹
李進//譚毓安|責編:李永泉
目錄
推薦序
前言
第一部分  基礎知識
  第1章  人工智慧概述
    1.1  人工智慧發展現狀
      1.1.1  跌跌撞撞的發展史
      1.1.2  充滿誘惑與希望的現狀
      1.1.3  百家爭鳴的技術生態圈
      1.1.4  像人一樣行動：通過圖靈測試就足夠了嗎
      1.1.5  像人一樣思考：一定需要具備意識嗎
      1.1.6  合理地思考：一定需要具備邏輯思維嗎
      1.1.7  合理地行動：能帶領我們走得更遠嗎
    1.2  人工智慧安全現狀
      1.2.1  模型安全性現狀
      1.2.2  模型與數據隱私現狀
      1.2.3  人工智慧安全法規現狀
  第2章  人工智慧基本演算法
    2.1  基本概念
    2.2  經典演算法
      2.2.1  支持向量機
      2.2.2  隨機森林
      2.2.3  邏輯回歸
      2.2.4  K近鄰
      2.2.5  神經網路
      2.2.6  卷積神經網路
      2.2.7  強化學習
    2.3  主流演算法
      2.3.1  生成對抗網路
      2.3.2  聯邦學習
      2.3.3  在線學習
    2.4  演算法可解釋性
      2.4.1  可解釋性問題
      2.4.2  事前可解釋
      2.4.3  事後可解釋
      2.4.4  可解釋性與安全性分析
    2.5  基礎演算法實現案例
    2.6  小結
  第3章  人工智慧安全模型
    3.1  人工智慧安全定義
      3.1.1  人工智慧技術組成
      3.1.2  人工智慧安全模型概述
    3.2  人工智慧安全問題
      3.2.1  數據安全問題
      3.2.2  演算法安全問題
      3.2.3  模型安全問題
    3.3  威脅模型和常見攻擊
      3.3.1  威脅模型
      3.3.2  常見攻擊
  ……
第二部分  模型安全性

第三部分  模型與數據隱私
第四部分  應用與實踐
參考文獻

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