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| 編輯推薦： |
随着深度神经网络（DNN）在实际应用中日益普遍，攻击者可在不引起人警觉的情况下，构造数据蓄意欺骗 深度神经网络，这种新型攻击向量（攻击手段）威胁到以深度神经网络为核心算法的人工智能系统的安全。本书紧贴实际，考察了深度神经网络算法的多种真实应用场景，如图像、音频和视频数据处理。
本书作者探讨了对抗性攻击的意图，分析了对抗性输入对人工智能系统的威胁，并考察了现有对抗性攻击和防御方法，为增强深度神经网络，使其健壮应对对抗性攻击，做了诸多有益的探索。如果你是数据科学家，正在开发深度神经网络算法，或是安全架构师，有意提升人工智能系统应对攻击的能力，又或是对人工和生物感知的差异感兴趣，那么本书正是为你而写的。
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| 內容簡介： |
深入深度神经网络，揭开对抗性输入如何欺骗深度神经网络。
探讨如何生成对抗性输入去攻击深度神经网络。
探索真实对抗性攻击场景和为对抗性威胁建模。
评估神经网络的健壮性；学会增强人工智能系统应对对抗性数据的能力。
考察未来几年可用哪些方式让人工智能更擅长模拟人的感知。
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| 關於作者： |
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Katy Warr专攻人工智能和数据分析。她此前有多年企业软件架构设计和开发经验。她拥有爱丁堡大学人工智能和计算机科学学位。
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| 目錄：
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目录
前言 1
第1 部分 人工智能骗术简介 9
第1 章 简介 11
深度学习简介 11
深度学习简史 13
人工智能视错觉：惊人的真相 15
什么是对抗性输入？ 17
对抗性扰动 19
不自然的对抗性输入 20
对抗性补丁 22
物理世界的对抗性样例 24
更广阔的领域：对抗机器学习 26
对抗性输入的启示 27
第2 章 攻击动机 29
绕过Web 过滤器 30
线上声誉和品牌管理 32
伪装自己，逃避监控 32
保护个人在线上的隐私 34
迷惑自动驾驶车辆 34
语音控制型设备 36
第3 章 深度神经网络基础 39
机器学习 39
深度学习基本概念 41
深度神经网络模型作为数学函数 45
深度神经网络的输入和输出 47
深度神经网络的内部和前馈处理 49
深度神经网络如何学习 53
创建一个简单的图像分类器 57
第4 章 用深度神经网络处理图像、音频和视频 65
图像 66
图像的数字表示 67
图像处理深度神经网络 68
卷积神经网络简介 70
音频 75
音频的数字化表示 76
音频处理深度神经网络 77
循环神经网络简介 79
语音处理 82
视频 83
视频的数字化表示 83
视频处理深度神经网络 83
对抗性思考 84
利用ResNet50 网络为图像分类 86
第2 部分 生成对抗性输入
第5 章 对抗性输入的原理 93
输入空间 95
从训练数据泛化 98
用OoD 数据做实验 100
深度神经网络在想什么？ 101
扰动攻击：最小化改动，最大化影响 106
对抗性补丁：最大化分散注意力 107
度量可检测性 108
度量扰动的一种数学方法 109
考虑人的感知 112
小结 114
第6 章 对抗性扰动的生成方法 117
白盒方法 120
搜索输入空间 120
利用模型的线性性质 123
对抗显著性 132
增加对抗置信度 138
白盒方法的变体 140
有限黑盒方法 140
基于分数的黑盒方法 147
小结 149
第3 部分 理解真实世界的威胁
第7 章 真实世界的攻击模式 153
攻击模式 153
直接攻击 155
复制品攻击 156
迁移攻击 157
通用迁移攻击 161
可复用补丁和可复用扰动 162
整合起来：混合方法和折中处理 166
第8 章 物理世界攻击 167
对抗性物体 169
对抗性物体的制作和摄像机性能 169
视角和环境 171
对抗性声音 176
音频复现和麦克风性能 177
音频位置和环境 178
在物理世界创建对抗性样例的可行性 180
第4 部分 防御
第9 章 评估模型对对抗性输入的健壮性 185
对抗性的目的、能力、约束和知识 187
目的 187
能力、知识和对系统的掌控权 191
模型评估 193
实证型健壮性度量标准 194
理论型健壮性度量标准 199
小结 201
第10 章 防御对抗性输入 202
改进模型 203
梯度遮罩 204
对抗性训练 206
应对OoD，置信度纳入训练 216
随机失活不确定的度量值 220
数据预处理 227
大型处理链中的预处理 228
智能移除对抗性内容 231
隐藏目标 232
构建对抗性输入的强大防御机制 234
开源项目 234
全局视角 236
第11 章 未来趋势：面向更健壮的人工智能系统 238
用轮廓识别增加健壮性 239
多感官输入 240
物体的构成和层级 241
写在最后 242
附录A 数学术语参考 243
作者介绍 245
封面介绍 245
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| 內容試閱：
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前言
如今，人工智能（artificial intelligence，AI）技术广泛应用于我们的生活。每天，机器帮我们解读复杂的数据：监控系统识别人脸，数字助理理解我们的话语，自动驾驶车辆和机器人能够自由穿梭在纷乱和非受限的物理世界。在图像、音频和文本处理等领域，人工智能不仅在能力上媲美人类，而且其准确率和速度还会碾压人类。
我们庆祝人工智能进步的同时，不能忽略的事实是，近来的研究证实，深度神经网络（deep neural network，DNN）作为大多数人工智能系统不可或缺的算法，存在被看似友好输入攻击的潜在风险。对于输入数据的细微改动，人们往往检测不到或予以忽略，但这些改动却有可能欺骗深度神经网络。例如，图像的小幅改动，人虽注意不到，但却能导致深度神经网络误解图像内容。鉴于很多人工智能系统从声音识别设备或社交媒体等外部数据源获取输入，它们这种可能被对抗性输入（adversarial input）欺骗的弱点为一种新型且经过策划的安全威胁敞开大门。本书讨论的正是这种威胁，从攻防角度思考深度神经网络，探讨如何设计人工智能系统，才能使其更健壮地应对攻击。
本书通过考察我们日常生活中用人工智能技术处理图像、音频和视频数据这些真实场景，带领读者思考对抗性输入的动机、可能性和威胁。本书不仅以符合读者直觉的方式讲解该主题，还给出其数学解释，并探索如何让智能系统更健壮地应对对抗性输入。
我们理解如何欺骗人工智能系统，将获得一种洞察力，它有助于我们理解这些常常晦涩难懂的深度学习算法，理解这些算法和人脑在处理感官输入上的差异。本书将探讨这些不同，还将探讨如何在不久的将来让智能学习更接近人脑的水准。
目标读者
本书的目标读者有：
开发深度神经网络的数据科学家。学完本书，你能深刻理解如何创建对对抗性输入更健壮的深度神经网络。
解决方案和安全架构师，如负责将深度学习技术整合到从非信任源获取图像、音频或视频数据的生产流水线的读者。学完本书，你能理解对抗性输入对你所在单位信息安全的威胁和可能的威胁减缓（risk mitigation）策略。
任何对人工和生物感知两者之间的差异感兴趣的读者。如果你属于这类读者，那么本书能带你步入深度学习的殿堂，并解释看似准确模仿人感知的算法为什么会错得离谱。学完本书，你还能深刻理解当下人工智能在我们生活中的应用场景和方式，以及不久的将来它如何更好地模仿生物智能。
本书的编写，力求使不同知识背景的读者都能读懂，同时保留部分读者可能感兴趣的细节知识。本书内容横跨人工智能、人对图像和音视频的感知、信息安全领域。作者有意整合多个学科，从不同视角为读者呈现这一迷人和发展迅猛的领域。
阅读本书，你无需具备深度神经网络的预备知识。关于深度神经网络，你所需的全部知识请见本书安排的入门章节（第3 章）。如果你是数据科学家，且熟悉深度学习方法的话，你可跳过该章。
无论你数学水平如何，本书的解释都力求能让你读懂。本书包含一部分数学知识，供那些对深度学习和在对抗性输入背后起支撑作用的公式感兴趣的读者选学。如果你已忘记高中数学知识，请参照本书附录对关键术语及其说明的介绍进行回顾。
本书示例代码同样是选学内容，是为那些喜欢将理论知识付诸实践的软件工程师或数据科学家提供的。这些代码是用Python 语言在Jupyter Notebook 编辑器中编写的。对内容讲解很重要的代码片段，已列在书中，但全部代码托管在本书配套的GitHub 仓库。关于代码运行方法的详细介绍，也放到了该仓库中。
本书并非要讲机器学习这一更广阔主题的安全机制，而是重点讲解专门用于图像、音频和视频处理的深度学习技术，并着重探讨那些欺骗深度学习算法而不会欺骗人的技术。
内容编排
本书分为以下四个部分：
第1 部分 人工智能骗术简介
这几章介绍对抗性输入和攻击动机，并解释图像、音频和视频数据处理所用深度学习技术的基本概念：
第 1 章介绍对抗性人工智能和深度学习这一更广泛的主题。
第 2 章思考生成对抗性图像、音频和视频的潜在动机。
第 3 章简要介绍深度神经网络。读者如已理解深度学习概念，可跳过本章。
第 4 章综述图像、音频和视频处理所用深度神经网络，为读者理解后续章节的概念提供基础。
第2 部分 生成对抗性输入
紧接第1 部分的入门章节，本部分解释对抗性输入，并详细介绍其创建方法：
第 5 章从概念入手解释对抗性输入的思想内涵。
第 6 章深入解释对抗性输入的生成方法。
第3 部分 理解真实世界的威胁
本部分以第2 部分所讲方法为基础，探讨在真实世界对手是如何发起攻击的，他们又会面临哪些挑战：
第 7 章带领读者思考真实攻击和对手用第 2 部分所讲方法攻击真实系统时面对的挑战。
第 8 章探讨在真实世界中开发和创建的对抗性物体或对抗性声音的确切威胁。
第4 部分 防御
本部分在第3 部分的基础上，讨论如何增强系统抵抗对抗性输入的能力。
第 9 章带领读者思考如何从实例和理论角度评估神经网络的健壮性。
第 10 章探讨该领域就如何增强深度神经网络算法抵抗对抗性输入的能力这一问题而涌现出来的新思想。接着带领读者从全局视角来思考防御措施，尝试将防御措施引入更宽广的处理链，神经网络技术只是该链条的一个环节。
第 11 章展望未来，探讨深度神经网络未来几年可能的发展趋势。
排版约定
本书在排版上遵循以下约定：
斜体（Italic）
表示新术语、URL、邮件地址、文件名和文件扩展名。
等宽字体（constant width）
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等宽粗体（constant width bold）
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等宽斜体（constant width italic）
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本书对数学知识的要求
无论你数学水平如何，本书的解释力求使你都能读懂。如果你不熟悉（或已忘记）书中所用数学符号，本书附录对此做了总结，可自行参考。
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致谢
OReilly 团队给予我写作本书的机会，写作过程又提供大力支持，对此我非常感激。特别感谢编辑Michele Cronin，感谢她给予我的帮助和鼓励，感谢产品团队的Deborah Baker、Rebecca Demarest 和Sonia Saruba。感谢工具团队的Nick Adams 帮忙解决一些非常棘手的LaTeX 数学格式问题。
感谢我的审稿员：Nikhil Buduma、Pin-Yu Chen、Dominic Monn 和Yacin Nadji。你们的评审意见对我的帮助很大。感谢Dominic 核查代码并提出非常实用的改进意见。
我所在的Roke Manor Research 研究所的一些同事给出很有见地的反馈，激发我们就深度学习、网络安全和数学展开的很有意思的讨论。感谢你们：Alex Collins、Robert Hancock、Darren Richardson 和Mark West。
本书大量内容是以最新研究为基础，感谢所有慷慨授权我使用其论文插图的研究员。
感谢我的孩子们对我的大力支持：Eleanor 曾不断鼓励我，而Dylan 则耐心向我解释研究论文所用的一些数学知识（感谢她接受在本书英文版中maths可以少写一个字母s 这一事实）。
最后，感谢你，我的丈夫George，感谢你给我沏的很多杯茶，感谢你在文字顺序还是一团糟的时候审阅本书的初稿。抱歉，我没能把你讲的笑话也写进书中。
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