人工智能安全：原理與實(shí)踐 習(xí)題及答案 李劍

《人工智能安全：原理與實(shí)踐》習(xí)題答案教材出社：工業(yè)出社 主編單： 北京郵大學(xué) 主編姓： 聯(lián)系方： 電子郵： 制作日期： 年 日 目 錄TOC\o"1-2"\h\z\u習(xí)題案 3第1章工能全述 3第2章成抗絡(luò)安 3第3章積經(jīng)絡(luò)全應(yīng)用 4第4章抗本成的安應(yīng)用 6第5章機(jī)林法全應(yīng)用 7第6章葉和SVM算法安應(yīng)用 7第7章短記網(wǎng)安全用 8第8章度降法全應(yīng)用 10第9章度造原理全應(yīng)用 第10章員理擊理與踐 12第11章性理擊原理實(shí)踐 13第12章型平檢與提原與踐 13第13章印除理實(shí)踐 14第14章音成理實(shí)踐 16第15章頻析理實(shí)踐 17第16章代漏檢原理實(shí)踐 18習(xí)題答案（答案僅供參考）第1章人工智能安全概述1.什么是人工智能安全？2.什么是人工智能的原生安全？3.什么是人工智能的衍生安全？參考答案：人工智能系統(tǒng)應(yīng)用到實(shí)際生活當(dāng)中而引起的安全問題。第2章生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的安1.什么是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)？參考答案：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是一種用于生成模型的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。2.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)主要由哪些部分組成？3.分別說明生成器和判別器在生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中的作用。G4.舉例說明生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)都有哪些應(yīng)用。5.什么是對(duì)抗性攻擊？它有哪些種類？第3章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全應(yīng)用什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？什么是投毒攻擊？表現(xiàn)出預(yù)定的錯(cuò)誤行為或降低模型的整體性能。說明投毒攻擊會(huì)帶來哪些危害？如何防止數(shù)據(jù)投毒攻擊？(1)(2)(3)(4)人臉活體檢測(cè)可以應(yīng)用到哪些方面？參考答案：人臉活體檢測(cè)有很多應(yīng)用場景，下面是一些典型的應(yīng)用：(1)身份認(rèn)證：人臉活體檢測(cè)可以用于身份認(rèn)證領(lǐng)域，確保只有真實(shí)的活體人臉才能獲得授權(quán)訪問權(quán)限。例如，網(wǎng)上支付、手機(jī)解鎖、銀行交易等場景都可以使用人臉活體檢測(cè)確認(rèn)用戶的真實(shí)身份。(2)安防監(jiān)控：人臉活體檢測(cè)可以與安防監(jiān)控系統(tǒng)集成，幫助執(zhí)法部門識(shí)別和追蹤可疑人員。通過實(shí)時(shí)檢測(cè)目標(biāo)人臉的活體性，減少檢測(cè)的誤報(bào)率，提供更準(zhǔn)確的安全監(jiān)控。(3)網(wǎng)絡(luò)安全：在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中，人臉活體檢測(cè)技術(shù)可以用于防止合成假人臉，進(jìn)而進(jìn)行欺騙攻擊。這種技術(shù)通過分析人臉圖像中的生物特征和動(dòng)態(tài)信息，檢測(cè)并拒絕使用合成人臉圖像進(jìn)行身份驗(yàn)證。為什么要進(jìn)行人臉活體檢測(cè)？參考答案：它的主要目的是防止攻擊者使用靜態(tài)圖像或非真實(shí)人臉進(jìn)行欺騙，以提高人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性和準(zhǔn)確性。驗(yàn)證碼的種類有哪些？請(qǐng)說明驗(yàn)證碼的作用。第4章對(duì)抗樣本生成算法的安全應(yīng)用1.什么是對(duì)抗生成樣本算法？2.對(duì)抗生成樣本攻擊與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)攻擊有何不同？3.FGSM算法與PGD算法有什么相同和不同之處？gradient最小，PGD攻FSGMFGSM一步的操作就可以達(dá)到最優(yōu)解。第5章隨機(jī)森林算法的安全應(yīng)用1.什么是隨機(jī)森林算法？參考答案：隨機(jī)森林(RandomForest)是一種集成學(xué)習(xí)算法，通過構(gòu)建多棵決策樹并結(jié)合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果，提升模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。2.圖像去噪的作用是什么？AI第6章貝葉斯和SVM分類算法的安全應(yīng)用簡述樸素貝葉斯分類算法的原理。參考答案：樸素貝葉斯分類器（NaiveBayesClassifier）是一種基于貝葉SVM參考答案：SVM常見的垃圾郵件過濾方法有哪些？參考答案：常見的垃圾郵件過濾方法包括如下：(1)關(guān)鍵詞過濾：該方法通過檢查郵件內(nèi)容中是否包含特定的關(guān)鍵詞或短語來確定其是否是垃圾郵件，這些關(guān)鍵詞可以是與廣告、促銷、賭博等垃圾郵件相關(guān)的詞匯。(2)黑名單過濾：黑名單過濾使用預(yù)先定義的黑名單，其中包含已知的垃圾IP(3)白名單過濾：與黑名單過濾相反，白名單過濾使用預(yù)先定義的白名單，其中包含可以信任的發(fā)送者的信息，只有在白名單中的發(fā)送者才能將郵件發(fā)送到用戶的收件箱。(4)基于規(guī)則的過濾：這種方法使用預(yù)先定義的規(guī)則集來識(shí)別垃圾郵件，這些規(guī)則可以包括郵件頭信息、郵件內(nèi)容結(jié)構(gòu)、URL鏈接等方面的規(guī)則。(5)機(jī)器學(xué)習(xí)過濾：機(jī)器學(xué)習(xí)在垃圾郵件過濾中扮演著重要的角色。通過對(duì)已知的垃圾郵件和非垃圾郵件進(jìn)行訓(xùn)練，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到垃圾郵件的模式和特征，并根據(jù)這些特征對(duì)新的郵件進(jìn)行分類。第7章長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的安全應(yīng)用1.網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)可以分為哪些類？參考答案：網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)可以按照方法分類：(1)（Signature-BasedDetection(2)基于異常的方法（Anomaly-BasedDetection：這種方法通過建立正常網(wǎng)絡(luò)行為的基準(zhǔn)模型，檢測(cè)與該模型不符的異常行為。它依賴于對(duì)正常網(wǎng)絡(luò)流量和系統(tǒng)行為的學(xué)習(xí)和分析，以檢測(cè)潛在的異?；顒?dòng)。這種方法對(duì)于未知攻擊具有較高的靈敏度，但也可能產(chǎn)生誤報(bào)。(3)基于統(tǒng)計(jì)的方法：利用統(tǒng)計(jì)模型分析網(wǎng)絡(luò)流量特征和行為，識(shí)別潛在攻擊。(4)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)流量特征和模式，從而檢測(cè)攻擊。這種方法在處理復(fù)雜和變異攻擊方面表現(xiàn)出色。2.網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)系統(tǒng)通常包括哪些組件？參考答案：網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)系統(tǒng)通常包括以下組件：(1)數(shù)據(jù)采集：收集網(wǎng)絡(luò)流量、系統(tǒng)日志和其他相關(guān)數(shù)據(jù)。(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、過濾和格式化，以便于后續(xù)分析。(3)分析和檢測(cè)：應(yīng)用特征匹配、機(jī)器學(xué)習(xí)、行為分析等技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和檢測(cè)潛在的攻擊行為。(4)警報(bào)和響應(yīng)：當(dāng)檢測(cè)到攻擊時(shí)，發(fā)出警報(bào)通知相關(guān)人員，并觸發(fā)相應(yīng)的響應(yīng)措施，如阻止攻擊流量或隔離受感染的系統(tǒng)。3.什么是LSTM模型？參考答案：長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）是一種特殊RNNRNNLSTM4.什么是雙向LSTM模型？LSTM（BidirectionalLSTM,BiLSTM）LSTMLSTM（通常是從過去到未來LSTMLSTMLSTM第8章梯度下降算法的安全應(yīng)用1、梯度下降算法的作用是什么？參考答案：梯度下降（GradientDescent）算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中最常用的優(yōu)化方法之一。它的作用是通過迭代尋找函數(shù)的最大值或最小值。2、什么是模型逆向攻擊？參考答案：模型逆向是一種針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的隱私攻擊，目的是從模型的輸出推斷回其輸入數(shù)據(jù)，或者從模型中提取關(guān)于輸入數(shù)據(jù)的信息。3、常見的模型逆向攻擊方法有哪些？參考答案：常見的模型逆向攻擊分類如下：(1)特征推導(dǎo)攻擊（FeatureInferenceAttacks：這種類型的逆向攻擊旨在推斷出訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的敏感特征或?qū)傩?。例如，通過分析醫(yī)療模型的輸出來推斷病人的某些隱私醫(yī)療狀況。這類攻擊通?；谀Ｐ偷妮敵龊筒糠忠阎斎胄畔?，嘗試揭露其他未知的輸入特征。(2)數(shù)據(jù)重建攻擊（DataReconstructionAttacks：這種攻擊涉及重建模型輸入的完整圖像或其他數(shù)據(jù)形式。在圖像處理領(lǐng)域，例如，通過觀察面部識(shí)別系統(tǒng)的行為來重建人臉圖像，這種攻擊可能會(huì)嚴(yán)重威脅個(gè)人隱私。第9章深度偽造原理與安全應(yīng)用1.什么是深度偽造？（Deepfake）是一種利用人工智能技術(shù)偽造或篡改音圖像、音頻、視頻等內(nèi)容的技術(shù)。2.深度偽造有哪些危害？參考答案：深度偽造技術(shù)的危害主要包括以下幾個(gè)方面：(1)侵犯個(gè)人隱私：深度偽造技術(shù)可以輕易獲取他人的面部特征、聲音等信(2)(3)。(4)(5)引發(fā)社會(huì)憂慮和信任危機(jī)：深度偽造技術(shù)制造的大量假新聞和虛假信息，會(huì)讓公眾對(duì)事實(shí)產(chǎn)生懷疑，引發(fā)社會(huì)憂慮和信任危機(jī)。3.詳細(xì)說明根據(jù)人臉篡改區(qū)域和篡改目的，可將深度人臉偽造技術(shù)分為哪些類？參考答案：隨著對(duì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GANs研究的不斷深入，現(xiàn)有的深度人臉偽第10章成員推理攻擊原理與實(shí)踐1.什么是成員推理攻擊？（MembershipInference是一種針對(duì)機(jī)器2.什么是影子模型攻擊？參考答案：影子模型攻擊是一種針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的成員推斷攻擊MembershipInferenceAttack3.常見的成員推理攻擊方法有哪些？參考答案：常見的成員推理攻擊方法包括影子模型攻擊（ShadowModelAttac、基于模型置信度的攻擊和基于差分隱私的攻擊模型。(1)影子模型攻擊(2)基于模型置信度的攻擊這類攻擊方法利用模型對(duì)其預(yù)測(cè)的置信度，也就是輸出概率的某些統(tǒng)計(jì)特性（如最大概率值。攻擊者假設(shè)模型對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)通常比對(duì)于未見過的數(shù)據(jù)更加自信。(3)基于差分隱私的攻擊模型該模型利用差分隱私機(jī)制中的噪聲添加策略來進(jìn)行成員推理攻擊。通過分析帶有差分隱私保護(hù)的模型輸出，攻擊者可能能夠推斷個(gè)別數(shù)據(jù)點(diǎn)的成員資料。第11章屬性推理攻擊實(shí)原理與實(shí)踐1.什么是屬性推理攻擊?2.屬性推理攻擊都有哪些危害？3.屬性推理攻擊都有哪些常用方法？參考答案：而屬性推理攻擊通常有以下攻擊方法：和生成第12章模型公平性檢測(cè)與提升原理與實(shí)踐1.什么是算法歧視？2.如何使得算法模型更加公平一些？第13章水印去除原理與實(shí)踐1.什么是水印？原指中國傳統(tǒng)的用木刻印刷繪畫作品的方法。現(xiàn)在的水印通常指的是添加到圖片、視頻等多媒體內(nèi)容中的防止盜版的半透明Logo或圖標(biāo)。2.圖像水印的作用是什么？3.常用的圖像去除水印的方法有哪些？第一種是傳統(tǒng)方法。(1)(2)(3)第二種是深度學(xué)習(xí)方法。(1)（CNN(2)（GAN4.去除水印面臨哪些挑戰(zhàn)？參考答案：第一種是保持圖像質(zhì)量。(1)去除水印后，如何保證圖像的清晰度和細(xì)節(jié)不受損是一個(gè)關(guān)鍵問題。(2)處理多種水印類型：(3)(4)需要開發(fā)通用性強(qiáng)的算法，能夠適應(yīng)不同類型的水印。第二種是處理復(fù)雜背景。(1)圖像中的背景可能復(fù)雜多變，如何在復(fù)雜背景下準(zhǔn)確去除水印是一個(gè)難點(diǎn)。(2)需要算法具有良好的魯棒性，能夠處理各種復(fù)雜的圖像背景。第三種是計(jì)算成本和效率。(3)一些去水印算法計(jì)算復(fù)雜度高，處理時(shí)間長，特別是對(duì)于高分辨率圖像。(4)需要優(yōu)化算法，提高計(jì)算效率，降低計(jì)算成本。第14章語音合成原理與實(shí)踐1.什么是語音合成技術(shù)？Conversion，VC）方法。2.語音合成主要有哪些方法？參考答案：語音合成主要采用以下兩種方法：(1)(2)3.語音合成技術(shù)在哪些領(lǐng)域有應(yīng)用？(1)(2)聊天機(jī)器人和人工智能助理：為聊天機(jī)器人和語音助手生成自然的對(duì)話語音。(3)(4)4.什么是梅爾譜圖？（Mel是一種將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為視覺表scale）來更好地反映人類對(duì)不同頻率的感知。5.語音合成技術(shù)有哪些危害？參考答案：語音合成技術(shù)可能帶來的危害主要包括以下幾個(gè)方面：(1)隱私侵犯和身份盜用：深度偽造技術(shù)使得不法分子可以輕易地盜用他人(2)(3)社會(huì)信任危機(jī)：深度偽造技術(shù)制造的假新聞或虛假信息可能會(huì)影響社會(huì)(4)國家安全和公共安全威脅：深度偽造技術(shù)可能被用于間諜活動(dòng)，混淆視聽，甚至進(jìn)行招募策反等活動(dòng)，對(duì)國家安全和公共安全構(gòu)成威脅。第15章視頻分析原理與實(shí)踐1.什么是視頻分析技術(shù)？參考答案：視頻分析英文叫IVS(IntelligentVideoSystem),Analysis2.說明視頻分析技術(shù)的發(fā)展方向。參考答案：視頻分析技術(shù)目前發(fā)展非?？臁Ｒ曨l分析技術(shù)實(shí)質(zhì)是一種算法，它主要基于數(shù)字化圖像分析和計(jì)算機(jī)視覺。視頻分析技術(shù)主要發(fā)展方向如下：(1)視頻分析技術(shù)將繼續(xù)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。(2)視頻分析技術(shù)將向著適應(yīng)更為復(fù)雜和多變的場景發(fā)展。(3)視頻分析技術(shù)向著識(shí)別和分析更多的行為和異常事件的方向發(fā)展。(4)視頻分析技術(shù)向著更低的成本方向發(fā)展。(5)視頻分析技術(shù)向著真正“基于場景內(nèi)容分析”的方向發(fā)展。(6)視頻分析技術(shù)向著提前預(yù)警和預(yù)防的方向發(fā)展。第16章源代碼漏洞檢測(cè)原理與實(shí)踐1