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人工智能安全:原理剖析与实践 版权信息
- ISBN：9787121445033
- 条形码：9787121445033 ; 978-7-121-44503-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能安全:原理剖析与实践 本书特色
人工智能安全从算法到落地完全实践手册从人工智能信息系统安全和人工智能算法安全的角度分析人工智能，讨论人工智能辅助攻防新场景和人工智能安全生态。 人工智能是人类发展历史上的一场革命，但人工智能的安全性为人类社会带来了一些隐忧。新技术既能带来革新，又有潜在风险。本书从人工智能及其广泛的社会影响力方面全面地阐述了人工智能的安全性，囊括了人工智能可能给人类社会带来的安全影响和人工智能系统本身的安全问题，介绍了主流的安全措施和针对威胁的防御方法，是全球范围内在这一新领域的权威著作。本书的作者是国际顶级人工智能专家，长期耕耘于人工智能领域，领衔人工智能安全性的研发。本书对人工智能的从业者、决策者、使用者和爱好者来说是一部不可多得的著作。 杨强加拿大皇家科学院和加拿大工程院院士，国际人工智能联合会理事会前主席，中国人工智能学会副理事长人工智能产业化历经能用、好用的阶段，逐步进入深水区。人工智能作为一种类人力服务，会不会因为网络问题导致业务中断(人至少不会)，会不会因为算法受到欺骗而导致安全事故(人的算法更鲁棒)——这些都是高层次发展阶段才会面临的问题。本书从多个角度对人工智能安全进行了阐述，既适合按部就班地阅读，也可以帮助产品经理、软件开发者和人工智能工程师全方位地重新审视自己的人工智能产品。 吴甘沙驭势科技联合创始人、CEO，前英特尔中国研究院院长人工智能安全是一个紧迫而庞大的话题，也是我在百度着力推动的研究重点。王琦、朱军和王海兵是国内*早投入网络安全和人工智能技术相关领域的**专家学者，他们合著的这本书不仅能带领我们以宏观的视野理解人工智能安全，也给一线研究人员提供了有的放矢的框架性指导，将为我们更加深刻地理解人工智能安全带来帮助。 马杰百度副总裁，百度安全总经理 两落三起螺旋式发展的人工智能技术正推动着社会的发展，但其安全研究却被冷落和忽视。本书对人工智能安全的基本概念与特点给出了完整的定义，全面系统地阐述了人工智能伴生、赋能到演变的安全问题，同时从法律的视角充分讨论了人工智能安全在攻防场景中的应用，为人工智能和安全领域的从业者提供了重要参考。 俞能海中国科学技术大学网络空间安全学院执行院长，教育部网络空间安全专业教学指导委员会副主任委员
人工智能安全:原理剖析与实践 内容简介
本书对人工智能安全的基本概念和框架进行梳理。第1章主要介绍信息安全和人工智能的基础性概念。第2章和第3章分别从人工智能信息系统安全和人工智能算法安全的角度，对人工智能安全的研究方法、研究手段进行详述，其中包含大量的真实例子、程序代码。第4章主要讨论人工智能辅助攻防新场景。第5章主要讨论人工智能安全生态。希望通过本书，传统信息安全和人工智能的研究者能快速进入这个领域，为人工智能安全的研究添砖加瓦。
人工智能安全:原理剖析与实践 目录
第1章 信息安全与人工智能基础 1
1.1 “人工智能安全”在研究什么 1
1.1.1 AI Safety与AI Security 1
1.1.2 人工智能系统面临的安全挑战 4
1.1.3 应对安全挑战 7
1.2 信息安全基础知识 9
1.2.1 信息安全三要素 10
1.2.2 攻击的产生条件 11
1.2.3 常见的漏洞类型 13
1.2.4 输入验证 22
1.2.5 攻击面 24
1.2.6 漏洞挖掘方法 24
1.2.7 常见的漏洞库 26
1.2.8 防御手段 27
1.3 人工智能基础知识 28
1.3.1 人工智能发展历史 29
1.3.2 深度学习基础 33
1.3.3 ImageNet与ILSVRC 35
1.3.4 图像识别领域的里程碑技术 38
1.3.5 对一些概念的解释 38
1.4 信息安全与人工智能的碰撞 40
1.5 本章小结 42
参考资料 42
第2章 人工智能信息系统安全 43
2.1 信息系统环境安全 43
2.1.1 人工智能与信息系统环境 43
2.1.2 因存在信息系统环境漏洞而被攻击的人工智能系统 46
2.2 基础架构安全 56
2.2.1 人工智能基础架构 57
2.2.2 人工智能框架安全 62
2.3 依赖库安全 72
2.3.1 TensorFlow处理GIF文件的一个漏洞 72
2.3.2 依赖库NumPy中的一个漏洞 78
2.3.3 依赖库OpenCV中的一个堆溢出漏洞 81
2.4 云服务安全 85
2.5 人工智能综合应用：自动驾驶安全 88
2.5.1 自动驾驶技术现状 88
2.5.2 自动驾驶安全分析 95
2.5.3 自动驾驶汽车感知层攻击示例及分析 98
2.5.4 汽车信息系统攻击示例及分析 103
2.6 本章小结 108
参考资料 109
第3章 人工智能算法安全 110
3.1 人工智能算法安全概述 110
3.2 白盒场景下的对抗攻击 112
3.2.1 快速梯度符号法 113
3.2.2 DeepFool算法 116
3.2.3 投影梯度下降法 119
3.2.4 基于优化的对抗样本生成算法――C＆W算法 123
3.2.5 通用对抗扰动 128
3.3 黑盒场景下的对抗攻
展开全部
人工智能安全:原理剖析与实践 作者简介
王琦，KEEN和GeekPwn发起创办人。曾是微软美国总部以外 个区域性安全响应中心ChinaMSRC的创始人之一和技术负责人，微软亚太区 位漏洞研究领域专家 研究员。创建并带领KEEN团队获得了亚洲 个世界黑客大赛 。 朱军，清华大学计算机系博世人工智能冠名教授，瑞莱智慧联合创始人兼 席科学家，IEEE TPAMI副主编，曾任卡内基梅隆大学兼职教授，担任ICML、 NeurIPS、ICLR等国际会议资深领域主席。获ICLR杰出论文奖、CCF自然科学一等奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖和科学探索奖，入选“万人计划”领军人才、MIT TR35中国先锋者、IEEE AI 's 10 to Watch等。 王海兵，KEEN联合创始人，GeekPwn安全实验室总监，前微软安全专家 工程师。有20余年安全产品开发及测试经验，是GeekPwn CAAD人工智能对抗与防御大赛的总命题人。
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