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内容大纲
人工智能技术的飞速发展以及其在医疗、金融、交通、国防等关键领域的深度应用，正引发全球对人工智能安全风险的广泛关注。为应对这一挑战，本教材立足技术前沿与产业需求，系统构建人工智能安全的知识体系，旨在为高校学生、研究人员及从业者提供兼具理论深度与实践价值的综合性学习资料。
本教材从算法安全、数据隐私、模型鲁棒性、政策法规等维度展开，涵盖投毒攻击、对抗攻击、萃取攻击、逆向攻击、提示注入攻击等新型安全威胁以及相应的安全防御手段。同时，本教材理论与实践并重，从经典案例切入介绍安全风险以及防御技术。
本教材可作为高等院校人工智能、网络空间安全等相关专业本科生及研究生的教材，也适合人工智能研发工程师、政策制定者及企业技术管理者参考，可为构建安全、可信、可控的人工智能生态系统提供理论支撑与方法论工具。通过系统化的知识架构与丰富的案例，本教材致力于培养兼具技术能力与责任意识的人工智能安全人才，以助力应对智能化时代的全球性安全挑战。 -
作者介绍
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目录
第1章 人工智能安全法规与标准
1.1 人工智能安全法规
1.1.1 美国人工智能安全法规
1.1.2 其他国家和组织的人工智能安全规范
1.1.3 中国人工智能安全法规
1.2 人工智能安全标准
1.2.1 人工智能安全国际标准
1.2.2 其他国家人工智能安全标准
1.2.3 中国人工智能安全标准
本章小结
习题
第2章 数据投毒与检测
2.1 数据投毒概述
2.1.1 数据投毒攻击
2.1.2 数据投毒防御
2.2 数据投毒攻击
2.2.1 标签翻转攻击
2.2.2 添加噪声攻击
2.2.3 逆梯度攻击
2.2.4 后门攻击
2.2.5 动态攻击
2.2.6 干净标签后门
2.3 数据投毒检测
2.3.1 神经清洗
2.3.2 激活聚类检测
2.3.3 强恶意干扰检测
2.4 数据投毒实践
本章小结
习题
第3章 深度伪造与检测
3.1 深度伪造生成方法
3.1.1 视觉深度伪造生成技术
3.1.2 听觉深度伪造生成技术
3.1.3 深度伪造小结
3.2 深度伪造检测
3.2.1 视觉深度伪造检测
3.2.2 听觉深度伪造检测
3.2.3 深度伪造检测小结
3.3 深度伪造检测实践
本章小结
习题
第4章 模型逆向与防御
4.1 模型逆向概述
4.2 模型逆向攻击
4.2.1 成员推理攻击
4.2.2 属性推理攻击
4.2.3 数据重构攻击
4.3 模型逆向防御
4.4 成员推理攻击与防御实践
本章小结
习题
第5章 模型萃取攻击与防御
5.1 模型萃取概述
5.1.1 模型萃取攻击与防御
5.1.2 模型萃取攻击的场景
5.1.3 模型萃取攻击的目标与影响
5.2 模型萃取攻击
5.2.1 方程求解方法
5.2.2 重训练方法
5.3 模型萃取防御
5.3.1 行为检测
5.3.2 扰动预测
5.3.3 模型水印
5.4 模型萃取攻击与防御实践
本章小结
习题
第6章 对抗样本攻击与防御
6.1 对抗样本概述
6.2 对抗样本攻击
6.2.1 图像对抗样本攻击
6.2.2 视频对抗样本攻击
6.2.3 文本对抗样本攻击
6.2.4 音频对抗攻击
6.3 对抗样本防御
6.3.1 防御蒸馏
6.3.2 对抗性训练
6.3.3 对抗样本检测
6.3.4 输入重建
6.4 对抗样本攻击与防御实践
6.4.1 对抗样本攻击实践
6.4.2 对抗样本防御实践
本章小结
习题
第7章 数据隐私与联邦学习
7.1 数据隐私风险
7.2 联邦学习研究
7.2.1 联邦学习背景
7.2.2 联邦学习的实现流程
7.2.3 联邦学习的分类
7.2.4 联邦学习中的隐私挑战
7.3 联邦学习隐私保护算法
7.4 联邦场景投毒防御实践
本章小结
习题
第8章 模型歧视与防御
8.1 模型歧视概述
8.1.1 模型歧视
8.1.2 模型歧视案例分析
8.1.3 模型歧视的来源
8.1.4 模型歧视的评价指标
8.1.5 模型歧视的缓解策略
8.1.6 模型歧视的研究趋势
8.1.7 结论
8.2 模型歧视防御
8.2.1 预处理算法
8.2.2 训练时处理算法
8.2.3 后处理算法
8.2.4 结论
8.3 模型歧视防御实践
本章小结
习题
第9章 大模型攻击与防御
9.1 大模型攻击与防御概述
9.1.1 大模型攻击概述
9.1.2 大模型防御概述
9.2 大模型攻击
9.2.1 人工设计的提示注入攻击
9.2.2 长尾编码的提示注入攻击
9.2.3 提示优化的提示注入攻击
9.3 大模型防御
9.3.1 对抗图像检测
9.3.2 注入攻击检测
9.3.3 内容合规性防护
9.4 大模型攻击与防御实践
9.4.1 提示注入攻击实践
9.4.2 提示注入防御实践
本章小结
习题
参考文献
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