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题名/责任者:

深度学习数据与算法安全及其应用/陈晋音[等]著

出版发行项:

北京:科学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-03-077154-4/CNY280.00

载体形态项:

416页:图;26cm

并列正题名:

Data and model's security of deep learning and its applications

个人责任者:

陈晋音 著

学科主题:

人工智能-算法-应用-计算机网络-网络安全

中图法分类号:

TP393.08

题名责任附注:

著者还有：郑海斌、陈若曦、宣琦

相关题名附注:

封面英文题名：Data and model's security of deep learning and its applications

提要文摘附注:

本书聚焦人工智能数据与算法安全问题，主要介绍面向深度学习模型的攻防安全理论、技术及其应用。全书共7章。第1章介绍人工智能的基本概念与应用，以及人工智能安全技术现状。第2章介绍深度学习的背景知识，从模型性能、可解释性、鲁棒性、隐私性和公平性等多个角度，详细探讨深度学习模型的可信理论。第3、4章深入研究深度学习模型所面临的安全威胁，包括对抗攻击、中毒攻击、隐私窃取攻击和偏见操控攻击，以及相应的检测和防御方法，并将这些算法应用于联邦学习和强化学习场景中。第5章探讨深度学习模型的测试与评估方法，包括可靠性评估和潜在缺陷检测，并在实际场景中展示应用案例。第6章介绍攻防方法在图像识别、图数据挖掘、电磁信号识别和自然语言处理领域的应用。最后，在第7章中提供不同复杂程度的数据与算法安全实践案例，以帮助读者更好地理解和应用所学知识。

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