人工智能：数据与模型安全
作者: 姜育刚，马兴军，吴祖煊 著32.70万字59人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (191章)
倒序
正文
001 .1 人工智能的定义002 .2 人工智能的发展003 .2.1 三起两落004 .2.2 重大突破005 .3.1 数据与模型安全006 .3.2 现实安全问题007 .4 本章小结008 .5 习题009 机器学习基础010 .1 基本概念011 .2.1 有监督学习012 .2.2 无监督学习013 .2.3 强化学习014 .2.4 其他范式015 .3 损失函数016 .3.1 分类损失017 .3.2 单点回归损失018 .3.3 边框回归损失019 .3.4 人脸识别损失020 .3.5 自监督学习损失021 .4 优化方法022 .4.1 梯度下降023 .4.2 随机梯度下降024 .4.3 改进的随机梯度下降025 .5 本章小结026 .6 习题027 人工智能安全基础028 .1 基本概念029 .2 威胁模型030 .2.1 白盒威胁模型031 .2.2 黑盒威胁模型032 .2.3 灰盒威胁模型033 .3 攻击类型034 .3.1 攻击目的035 .3.2 攻击对象036 .3.3 攻击时机037 .4 防御类型038 .4.1 攻击检测039 .4.2 数据保护040 .4.3 模型增强041 .5 本章小结042 .6 习题043 数据安全：攻击044 .1 数据投毒045 .1.1 标签投毒攻击046 .1.2 在线投毒攻击047 .1.3 特征空间攻击048 .1.4 双层优化攻击049 .1.5 生成式攻击050 .1.6 差别化攻击051 .1.7 投毒预训练大模型052 .2 隐私攻击053 .2.1 成员推理攻击(1)054 .2.1 成员推理攻击(2)055 .2.2 属性推理攻击056 .2.3 其他推理攻击057 .3 数据窃取058 .3.1 黑盒数据窃取059 .3.2 白盒数据窃取060 .3.3 数据窃取大模型061 .4 篡改与伪造062 .4.1 普通篡改063 .4.2 深度伪造(1)064 .4.2 深度伪造(2)065 .4.2 深度伪造(3)066 .4.2 深度伪造(4)067 .5 本章小结068 .6 习题069 数据安全：防御070 .1 鲁棒训练071 .2.1 差分隐私概念072 .2.2 差分隐私在深度学习中的应用073 .3.1 联邦学习概述074 .3.2 横向联邦075 .3.3 纵向联邦076 .3.4 隐私与安全077 .4 篡改与深伪检测078 .4.1 普通篡改检测079 .4.2 深度伪造检测(1)080 .4.2 深度伪造检测(2)081 .5 本章小结082 .6 习题083 模型安全：对抗攻击084 .1 白盒攻击(1)085 .1 白盒攻击(2)086 .2 黑盒攻击087 .2.1 查询攻击088 .2.2 迁移攻击089 .3 物理攻击090 .4 本章小结091 .5 习题092 模型安全：对抗防御093 .1 对抗样本成因094 .1.1 高度非线性假说095 .1.2 局部线性假说096 .1.3 边界倾斜假说097 .1.4 高维流形假说098 .1.5 不鲁棒特征假说099 .2 对抗样本检测100 .2.1 二级分类法101 .2.2 主成分分析法102 .2.3 异常分布检测法103 .2.4 预测不一致性104 .2.5 重建不一致性105 .2.6 诱捕检测法106 .3 对抗训练107 .3.1 早期对抗训练108 .3.2 PGD对抗训练109 .3.3 TRADES对抗训练110 .3.4 样本区分对抗训练111 .3.5 数据增广对抗训练112 .3.6 参数空间对抗训练113 .3.7 对抗训练的加速114 .3.8 大规模对抗训练115 .3.9 对抗蒸馏116 .3.10 鲁棒模型结构117 .4 输入空间防御118 .4.1 输入去噪119 .4.2 输入压缩120 .4.3 像素偏转121 .4.4 输入随机化122 .4.5 生成式防御123 .4.6 图像修复124 .5 可认证防御125 .5.1 基本概念126 .5.2 认证小模型127 .5.3 认证中模型128 .5.4 认证大模型129 .6 本章小结130 .7 习题131 模型安全：后门攻击132 .1 输入空间攻击133 .2 模型空间攻击134 .3 特征空间攻击135 .4 迁移学习攻击136 .5 联邦学习攻击137 .6 任务场景攻击(1)138 .6 任务场景攻击(2)139 .7 本章小结140 .8 习题141 模型安全：后门防御142 .1 后门模型检测(1)143 .1 后门模型检测(2)144 .1 后门模型检测(3)145 .2 后门样本检测146 .3 后门移除147 .3.1 训练中移除148 .3.2 训练后移除149 .4 本章小结150 .5 习题151 模型安全：窃取攻防152 .1 模型窃取攻击153 .1.1 基于方程式求解的窃取攻击154 .1.2 基于替代模型的窃取攻击155 .1.3 基于元模型的窃取攻击156 .2 模型窃取防御157 .2.1 信息模糊158 .2.2 查询控制159 .2.3 模型溯源(1)160 .2.3 模型溯源(2)161 .2.3 模型溯源(3)162 .3 本章小结163 .4 习题164 未来展望165 .1 未来攻击166 .2 未来防御167 .3 本章小结168 参考文献(1)169 参考文献(2)170 参考文献(3)171 参考文献(4)172 参考文献(5)173 参考文献(6)174 参考文献(7)175 参考文献(8)176 参考文献(9)177 参考文献(10)178 参考文献(11)179 参考文献(12)180 参考文献(13)181 参考文献(14)182 参考文献(15)183 参考文献(16)184 参考文献(17)185 参考文献(18)186 参考文献(19)187 参考文献(20)188 参考文献(21)189 参考文献(22)190 参考文献(23)191 参考文献(24)
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