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人工智能安全导论
人工智能技术在推动人类社会和产业经济高质量发展的同时，不断暴露出数据、模型和系统等诸多方面的安全隐患，严重危害社会经济发展以及国家安全。深刻理解、掌握人工智能安全的基本原理和方法，建立人工智能安全风险防范和科技伦理意识，是人工智能专业人才应当具备的能力和素养。
本书基于作者团队多年的人工智能安全从业及教学实践经验编写而成，从数据、模型、系统、内容、应用等方面阐述了人工智能安全相关概念、理论、方法与实践。
本书不仅适合作为人工智能、计算机等专业的课程教材，还可作为企业专业人员、技术人员的参考资料。本书提供了实践所需的相关资源资料，方便读者参考和使用。
作者：
主审：赵沁平 主编：刘祥龙 王蕴红 王志波 俞能海
定价：
53.00 元
出版时间：
2026-06-11
ISBN：
978-7-04-065134-8
物料号：
65134-00
读者对象：
高等教育
一级分类：
计算机/教育技术类
二级分类：
计算机类专业核心课程
三级分类：
人工智能
重点项目：
暂无
版面字数：
380千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
页数：
暂无
最新印次时间：
2026年01月
- 目录
- 前辅文
- 第1章 概述
- 本章要点
- 引言
- 1.1 人工智能的概念与发展历程
- 1.1.1 人工智能基本概念
- 1.1.2 人工智能发展历程
- 1.1.1 人工智能基本概念
- 1.2 人工智能安全发展历史
- 1.3 人工智能安全风险与框架
- 1.3.1 人工智能安全定义
- 1.3.2 人工智能安全框架
- 1.3.1 人工智能安全定义
- 1.4 本书章节框架设计
- 本章习题
- 参考文献
- 本章要点
- 第2章 数据安全
- 本章要点
- 引言
- 2.1 数据隐私攻击
- 2.1.1 成员推断
- 2.1.2 模型反演
- 2.1.3 属性推断
- 2.1.1 成员推断
- 2.2 数据隐私防护
- 2.2.1 数据隐私保护推理
- 2.2.2 数据隐私保护训练
- 2.2.1 数据隐私保护推理
- 2.3 数据投毒攻击
- 2.3.1 数据投毒攻击概念
- 2.3.2 标签操纵投毒攻击
- 2.3.3 数据操纵投毒攻击
- 2.3.1 数据投毒攻击概念
- 2.4 数据投毒防御
- 2.4.1 投毒防御概念
- 2.4.2 投毒被动防御
- 2.4.3 投毒主动防御
- 2.4.1 投毒防御概念
- 2.5 本章小结
- 本章习题
- 参考文献
- 本章要点
- 第3章 模型安全：鲁棒性
- 本章要点
- 引言
- 3.1 对抗攻击
- 3.1.1 数字域对抗攻击
- 3.1.2 物理域对抗攻击
- 3.1.1 数字域对抗攻击
- 3.2 对抗防御
- 3.3 后门攻击
- 3.3.1 单目标类别后门攻击
- 3.3.2 多目标类别后门攻击
- 3.3.1 单目标类别后门攻击
- 3.4 后门防御
- 3.5 本章小结
- 本章习题
- 参考文献
- 本章要点
- 第4章 模型安全：公平性
- 本章要点
- 引言
- 4.1 公平性风险
- 4.1.1 公平性分类
- 4.1.2 公平性成因
- 4.1.1 公平性分类
- 4.2 公平性测试
- 4.2.1 个体公平性测试
- 4.2.2 群体公平性测试
- 4.2.1 个体公平性测试
- 4.3 模型公平性修复
- 4.3.1 预处理阶段修复方法
- 4.3.2 训练阶段修复方法
- 4.3.3 后处理阶段修复方法
- 4.3.1 预处理阶段修复方法
- 4.4 本章小结
- 本章习题
- 参考文献
- 本章要点
- 第5章 模型安全：隐私性
- 本章要点
- 引言
- 5.1 模型隐私攻击
- 5.1.1 模型属性窃取
- 5.1.2 模型功能窃取
- 5.1.3 模型窃取攻击的成因
- 5.1.1 模型属性窃取
- 5.2 模型隐私防护
- 5.2.1 隐私泄露检测
- 5.2.2 隐私泄露防护
- 5.2.1 隐私泄露检测
- 5.3 模型水印
- 5.3.1 白盒水印
- 5.3.2 黑盒水印
- 5.3.3 无盒水印
- 5.3.1 白盒水印
- 5.4 本章小结
- 本章习题
- 参考文献
- 本章要点
- 第6章 内容安全：内容检测
- 本章要点
- 引言
- 6.1 编辑内容伪造
- 6.1.1 复制移动伪造
- 6.1.2 拼接伪造
- 6.1.1 复制移动伪造
- 6.2 编辑内容伪造防御
- 6.2.1 复制移动伪造检测定位
- 6.2.2 拼接伪造检测定位
- 6.2.1 复制移动伪造检测定位
- 6.3 生成内容伪造
- 6.3.1 人脸深度伪造
- 6.3.2 音频-视频多模态深度伪造
- 6.3.3 文本-图像多模态深度伪造
- 6.3.1 人脸深度伪造
- 6.4 生成内容伪造检测
- 6.4.1 人脸深度伪造检测
- 6.4.2 音频-视频多模态深度伪造检测
- 6.4.3 文本-图像多模态深度伪造检测
- 6.4.1 人脸深度伪造检测
- 6.5 本章小结
- 本章习题
- 参考文献
- 本章要点
- 第7章 内容安全：内容保护
- 本章要点
- 引言
- 7.1 生成内容安全风险
- 7.1.1 虚假信息传播
- 7.1.2 个人权益侵犯
- 7.1.1 虚假信息传播
- 7.2 水印标识保护
- 7.2.1 基于频域变换的鲁棒水印
- 7.2.2 基于深度学习的鲁棒水印
- 7.2.3 联合生成与水印嵌入框架
- 7.2.1 基于频域变换的鲁棒水印
- 7.3 水印授权保护
- 7.3.1 基于LSB的脆弱水印
- 7.3.2 可逆脆弱水印
- 7.3.1 基于LSB的脆弱水印
- 7.4 水印防伪造保护
- 7.4.1 GAN模型对抗水印
- 7.4.2 扩散模型对抗水印
- 7.4.1 GAN模型对抗水印
- 7.5 本章小结
- 本章习题
- 参考文献
- 本章要点
- 第8章 内容安全：伦理
- 本章要点
- 引言
- 8.1 人工智能伦理风险
- 8.1.1 毒性风险
- 8.1.2 真实性风险
- 8.1.3 偏见风险
- 8.1.1 毒性风险
- 8.2 人工智能伦理风险防范
- 8.2.1 风险防范原则
- 8.2.2 风险合规判定
- 8.2.3 风险防范措施
- 8.2.1 风险防范原则
- 8.3 人工智能伦理风险治理
- 8.3.1 全球AI风险治理策略
- 8.3.2 风险治理措施
- 8.3.1 全球AI风险治理策略
- 8.4 本章小结
- 本章习题
- 参考文献
- 本章要点
- 第9章 系统安全
- 本章要点
- 引言
- 9.1 硬件层安全
- 9.1.1 硬件级攻击
- 9.1.2 侧信道攻击
- 9.1.3 其他安全问题
- 9.1.1 硬件级攻击
- 9.2 软件框架安全
- 9.2.1 计算架构安全
- 9.2.2 智能框架安全
- 9.2.3 其他安全问题
- 9.2.1 计算架构安全
- 9.3 供应链安全
- 9.3.1 第三方组件风险
- 9.3.2 开源生态安全
- 9.3.3 其他安全问题
- 9.3.1 第三方组件风险
- 9.4 本章小结
- 本章习题
- 参考文献
- 本章要点
- 第10章 交互安全
- 本章要点
- 引言
- 10.1 人机交互安全的重要性
- 10.2 人机交互安全风险
- 10.2.1 用户输入风险
- 10.2.2 环境感知风险
- 10.2.3 系统决策风险
- 10.2.4 迭代应用风险
- 10.2.1 用户输入风险
- 10.3 人机交互安全风险防范
- 10.3.1 用户输入风险防范
- 10.3.2 环境感知风险防范
- 10.3.3 系统决策风险防范
- 10.3.4 迭代应用风险防范
- 10.3.1 用户输入风险防范
- 10.4 本章小结
- 本章习题
- 参考文献
- 本章要点
- 第11章 应用实践：大模型安全
- 本章要点
- 引言
- 11.1 大模型安全风险
- 11.1.1 大模型数据安全
- 11.1.2 大模型模型安全
- 11.1.3 大模型内容安全
- 11.1.1 大模型数据安全
- 11.2 大模型安全评测
- 11.2.1 大模型安全性评测标准
- 11.2.2 对抗鲁棒性评测
- 11.2.3 生成内容安全评测
- 11.2.4 隐私泄露风险评测
- 11.2.1 大模型安全性评测标准
- 11.3 大模型安全防御
- 11.3.1 大模型对抗攻击防御
- 11.3.2 生成内容安全对齐
- 11.3.3 大模型隐私保护
- 11.3.1 大模型对抗攻击防御
- 11.4 本章小结
- 本章习题
- 参考文献
- 本章要点
- 第12章 应用实践：无人系统安全
- 本章要点
- 引言
- 12.1 无人系统安全风险
- 12.1.1 无人系统智能安全风险分类
- 12.1.2 无人系统安全风险实例
- 12.1.3 无人系统智能安全政策标准
- 12.1.1 无人系统智能安全风险分类
- 12.2 无人系统安全测评
- 12.2.1 无人系统智能安全理论
- 12.2.2 无人系统智能攻击方法
- 12.2.3 无人系统智能安全测试
- 12.2.1 无人系统智能安全理论
- 12.3 无人系统安全防御
- 12.3.1 无人系统智能安全风险发现
- 12.3.2 无人系统智能安全防护加固
- 12.3.3 无人系统智能安全系统防护
- 12.3.1 无人系统智能安全风险发现
- 12.4 本章小结
- 本章习题
- 参考文献
- 本章要点
- 前辅文
