AI安全之对抗样本入门

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AI安全之对抗样本入门介绍对抗样本的基本原理，从相关的背景知识开始，包含搭建学习对抗样本的软硬件环境、常用工具，带领读者快速上手实践。本书作者在安全领域有多年实践经验，对业界常见的方法做了系统的归纳总结，包含大量案例，深入浅出，实践性强。本书所有示例代码在GitHub上可以下载:https://github.com/duoergun0729/adversarial_examples

主要内容包括：

1. 对抗样本相关的深度学习背景知识，如梯度、优化器、反向传递等。
2. 如何搭建学习对抗样本的软硬件环境。
3. 对抗样本领域的一些常见图像处理技巧。
4. 常见的白盒攻击算法与黑盒攻击算法。
5. 对抗样本在目标检测领域的应用。
6. 对抗样本的常见加固算法。
7. 常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS对抗样本竞赛环境。
8. 如何站在巨人的肩膀上，快速生成自己的对抗样本，进行攻防对抗

作者简介

兜哥，百度安全实验室AI模型安全负责人，具有10余年安全从业经历，曾任百度基础架构安全负责人、Web安全产品线负责人。主要研究方向为对抗样本、生成对抗网络。著有AI安全畅销书籍《Web安全之机器学习入门》《Web安全之深度学习实战》《Web安全之强化学习与GAN》。著名开源AI安全工具箱AdvBox的作者，FreeBuf、雷锋网、安全客特邀专栏作家，知名安全自媒体“兜哥带你学安全”主编。