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人工智能安全:原理與實踐 版權信息
- ISBN：9787111774372
- 條形碼：9787111774372 ; 978-7-111-77437-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能安全:原理與實踐 本書特色
提供18個人工智能安全領域代表性的編程實踐案例。
以幫助學生全面了解人工智能安全知識，并進行實踐為目的而編寫。
以實踐為主，理論講解較少、不做展開，具有很強的實用性。
所有編程案例都給出對應的理論知識，并提供源代碼和詳細的實踐步驟。
配套提供電子課件、習題答案、教學大綱、源代碼、知識點視頻、實踐視頻、課程與教材交流群。
人工智能安全:原理與實踐 內容簡介
本書是高等院校網絡空間安全、人工智能、計算機等專業的普及性教材，以幫助學生全面了解人工智能安全知識并進行實踐。全書共16章，分別為人工智能安全概述、生成對抗網絡的安全應用、卷積神經網絡的安全應用、對抗樣本生成算法的安全應用、隨機森林算法的安全應用、貝葉斯和SVM分類算法的安全應用、長短期記憶網絡的安全應用、梯度下降算法的安全應用、深度偽造原理與安全應用、成員推理攻擊原理與實踐、屬性推理攻擊原理與實踐、模型公平性檢測及提升原理與實踐、水印去除原理與實踐、語音合成原理與實踐、視頻分析原理與實踐、代碼漏洞檢測原理與實踐。 全書提供了18個人工智能安全領域代表性的Python編程實踐，所有編程實踐都提供源代碼和詳細的實踐步驟。讀者只需要按照書中列出的步驟，一步步編程，就可以達到預期的實踐目的。本書絕大部分編程實踐內容可以在普通筆記本電腦上實現。
人工智能安全:原理與實踐人工智能安全:原理與實踐 前言
隨著人工智能(Artificial Intelligence，AI)時代的到來，世界各國都在爭相發展人工智能技術與應用。人工智能技術是引領全球科學技術革命和產業升級換代的戰略性技術，正在重塑著人們對國家安全、經濟發展與社會穩定的理解。
然而，人工智能技術在提高人們生活質量和提升企業效率的同時，也為網絡攻擊者帶來了便捷，為原本錯綜復雜的信息網絡環境增加了新的挑戰。傳統的信息安全方法已經不足以應對這些新風險，需要專門針對人工智能安全，研究新的安全技術，建立新的管理策略以保障信息系統的正常運行。
我國對于人工智能安全非常重視。2024年9月，全國網絡安全標準化技術委員會發布了《人工智能安全治理框架》10版，框架以鼓勵人工智能創新發展為**要務，以有效防范、化解人工智能安全風險為出發點和落腳點，提出了包容審慎、確保安全，風險導向、敏捷治理，技管結合、協同應對，開放合作、共治共享等人工智能安全治理的原則。
根據相關資料顯示，截止到2024年9月，我國已有535所普通高校開設了人工智能專業，217所高校開設了智能科學與技術專業，300余所高校開設了網絡空間安全或信息安全專業。由此可見，在高等教育方面，國家對于人工智能和網絡安全也非常重視。
人工智能安全:原理與實踐 目錄
前言
第1章人工智能安全概述
11人工智能安全的引入
12人工智能安全的概念
13人工智能安全的架構、風險及應對方法
131人工智能安全架構
132人工智能安全風險
133人工智能安全風險的應對方法
14人工智能安全現狀
15本書的組成、學習和講授方法
151本書的組成
152本書的學習方法
153本書的講授方法
16習題
參考文獻
第2章生成對抗網絡的安全應用
21知識要點
211生成對抗網絡概述
212生成對抗網絡原理
213生成對抗網絡的應用
214生成對抗網絡的訓練步驟
22實踐2-1基于生成對抗網絡的sin曲線樣本模擬
221實踐目的
222實踐內容
223實踐環境
224實踐前準備工作
225實踐步驟
226實踐結果
227參考代碼
23實踐2-2基于對抗性攻擊無數據替代訓練的模型竊取
231實踐概述
232攻擊場景
233對抗性攻擊
234對抗性生成器-分類器訓練
235標簽可控的數據生成
236實踐目的
237實踐環境
238實踐步驟
239實踐結果
2310實踐要求
2311參考代碼
24習題
第3章卷積神經網絡的安全應用
31知識要點
311神經網絡
312卷積神經網絡概述
313卷積神經網絡核心組件
314AlexNet模型
315VGG模型
316MNIST數據集
32實踐3-1基于卷積神經網絡的數據投毒攻擊
321投毒攻擊概述
322實踐目的
323實踐環境
324實踐步驟
325實踐要求
326實踐結果
327參考代碼
33實踐3-2基于卷積神經網絡的人臉活體檢測
331人臉活體檢測概述
332人臉活體檢測的應用
333實踐目的
334實踐架構
335實踐環境
336實踐步驟
337實踐要求
338實踐結果
339參考代碼
34實踐3-3基于卷積神經網絡的驗證碼識別
341驗證碼識別介紹
342實踐目的
343實踐內容
344實踐環境
345實踐步驟
346實踐結果
347參考代碼
35習題
第4章對抗樣本生成算法的安全應用
41知識要點
411對抗樣本生成攻擊
412對抗樣本生成算法
42實踐4-1基于對抗樣本生成算法的圖像對抗
421圖像對抗
422實踐步驟
423實踐目的
424實踐環境
425實踐前準備工作
426FGSM生成數字灰度圖對抗樣本
427PGD算法生成數字灰度圖對抗樣本
428參考代碼
43習題
第5章隨機森林算法的安全應用
51知識要點
511隨機森林算法的概念
512隨機森林算法的原理
513隨機森林算法的工作流程
514隨機森林算法的優缺點
52實踐5-1基于隨機森林算法的圖像去噪
521圖像去噪
522實踐目的
523實踐環境
524實踐步驟
525實踐結果
526實踐要求
527參考代碼
53習題
第6章貝葉斯和SVM分類算法的安全應用
61知識要點
611貝葉斯分類算法
612SVM分類算法
613垃圾郵件過濾
62實踐6-1基于貝葉斯和SVM分類算法的垃圾郵件過濾
621實踐目的
622實踐流程
623實踐環境
624實踐步驟
625實踐結果
626庫文件和數據集
63習題
第7章長短期記憶網絡的安全應用
71知識要點
711網絡安全概述
712LSTM模型
713雙向LSTM模型
72實踐7-1基于雙向LSTM模型的網絡攻擊檢測
721實踐內容
722實踐目的
723實踐環境
724實踐步驟
725實踐結果
726庫文件和數據集
73習題
第8章梯度下降算法的安全應用
81知識要點
811梯度下降算法概述
812梯度下降算法優化方法
813梯度下降算法的應用
82實踐8-1基于梯度下降算法的模型逆向攻擊
821模型逆向攻擊概述
822實踐目的
823常見的模型逆向攻擊方法
824實踐流程
825實踐內容
826實踐環境
827實踐步驟
828實踐結果
829參考代碼
83習題
參考文獻
第9章深度偽造原理與安全應用
91知識要點
911深度偽造概述
912人臉圖像偽造技術
92實踐9-1基于深度偽造技術的人臉偽造
921實踐概述
922實踐目的
923實踐內容
924實踐環境
925實踐步驟
926實踐結果
927參考代碼
93習題
第10章成員推理攻擊原理與實踐
101知識要點
1011成員推理攻擊介紹
1012成員推理攻擊分類
1013常見的成員推理攻擊方法
1014影子模型攻擊
1015影子模型攻擊的步驟
102實踐10-1基于影子模型的成員推理攻擊
1021實踐目的
1022實踐內容
1023實踐環境
1024實踐步驟
1025實踐結果
1026參考代碼
1027實踐總結
103習題
參考文獻
第11章屬性推理攻擊原理與實踐
111知識要點
1111屬性推理攻擊概述
1112屬性推理攻擊的場景
1113屬性推理攻擊常用方法
112實踐11-1基于神經網絡的屬性推理攻擊
1121實踐內容
1122實踐目的
1123實踐環境
1124實踐步驟
展開全部
人工智能安全:原理與實踐 作者簡介
李劍，北京郵電大學網絡空間安全學院教授，博士生導師，北京市思政教學名師。長期從事網絡空間安全、量子密碼、人工智能等方面的研究。在《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》《IEEE Internet of Things Journal》《Information Sciences》《EPJ Quantum Technology》《中國科學》《科學通報》等國內外期刊發表論文300余篇，其中SCI檢索論文100篇余篇；出版信息安全方面教材10余本，包括《信息安全概論》《信息安全導論》《信息安全專業英語》《操作系統安全》《區塊鏈技術與實踐》等國家級規劃教材和北京市精品教材。2023年8月出版的“十三五”國家重點出版物規劃教材《信息安全概論（第3版）》被評為北京市優質本科教材、“-華為”智能基座優秀教材，累計銷售7萬余冊，在網絡空間安全相關教材領域全國銷售量位居前列。承擔多項國家自然科學基金、密碼基金、北京市自然基金等項目；參與多項國家863、973等項目。目前是中國互聯網協會反惡意軟件技術組組長，中國電子學會高級會員，中國密碼學會高級會員，中國計算機學會高級會員，中國人工智能學會高級會員！缎畔踩芯俊菲诳幬。
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