"本書深入探討深度學習技術(shù)在安全領(lǐng)域的應(yīng)用和挑戰(zhàn)。 全書分為兩部分。 第一部分全面介紹深度學習的基礎(chǔ)知識，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的數(shù)學基礎(chǔ)、工作原理以及模型訓練等內(nèi)容。 第二部分深入闡述深度學習安全的關(guān)鍵問題和核心算法，主要涉及對抗樣本攻防技術(shù)、投毒攻防技術(shù)、后門攻防技術(shù)和深度偽造與防御技術(shù)。 本書不僅介紹攻防技術(shù)算法的基本原理, 還提供實用的示例程序，通過具體實踐幫助讀者掌握深度學習安全領(lǐng)域的相關(guān)攻擊防御知識，幫助開發(fā)人員設(shè)計和實現(xiàn)更安全可靠的深度學習模型。
本書適合希望了解和掌握深度學習安全知識、致力于構(gòu)建可信人工智能系統(tǒng)的計算機及相關(guān)專業(yè)的在校學生、 技術(shù)工作者。"