人工智能安全：原理与实践 习题及答案 李剑

《人工智能安全：原理与实践》习题答案教材出社：工业出社 主编单： 北京邮大学 主编姓： 联系方： 电子邮： 制作日期： 年 日 目 录TOC\o"1-2"\h\z\u习题案 3第1章工能全述 3第2章成抗络安 3第3章积经络全应用 4第4章抗本成的安应用 6第5章机林法全应用 7第6章叶和SVM算法安应用 7第7章短记网安全用 8第8章度降法全应用 10第9章度造原理全应用 第10章员理击理与践 12第11章性理击原理实践 13第12章型平检与提原与践 13第13章印除理实践 14第14章音成理实践 16第15章频析理实践 17第16章代漏检原理实践 18习题答案（答案仅供参考）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？参考答案：人工智能系统应用到实际生活当中而引起的安全问题。第2章生成对抗网络的安1.什么是生成对抗网络？参考答案：生成对抗网络是一种用于生成模型的机器学习框架。2.生成对抗网络主要由哪些部分组成？3.分别说明生成器和判别器在生成对抗网络中的作用。G4.举例说明生成对抗网络都有哪些应用。5.什么是对抗性攻击？它有哪些种类？第3章卷积神经网络的安全应用什么是卷积神经网络？什么是投毒攻击？表现出预定的错误行为或降低模型的整体性能。说明投毒攻击会带来哪些危害？如何防止数据投毒攻击？(1)(2)(3)(4)人脸活体检测可以应用到哪些方面？参考答案：人脸活体检测有很多应用场景，下面是一些典型的应用：(1)身份认证：人脸活体检测可以用于身份认证领域，确保只有真实的活体人脸才能获得授权访问权限。例如，网上支付、手机解锁、银行交易等场景都可以使用人脸活体检测确认用户的真实身份。(2)安防监控：人脸活体检测可以与安防监控系统集成，帮助执法部门识别和追踪可疑人员。通过实时检测目标人脸的活体性，减少检测的误报率，提供更准确的安全监控。(3)网络安全：在网络安全领域中，人脸活体检测技术可以用于防止合成假人脸，进而进行欺骗攻击。这种技术通过分析人脸图像中的生物特征和动态信息，检测并拒绝使用合成人脸图像进行身份验证。为什么要进行人脸活体检测？参考答案：它的主要目的是防止攻击者使用静态图像或非真实人脸进行欺骗，以提高人脸识别系统的安全性和准确性。验证码的种类有哪些？请说明验证码的作用。第4章对抗样本生成算法的安全应用1.什么是对抗生成样本算法？2.对抗生成样本攻击与生成对抗网络攻击有何不同？3.FGSM算法与PGD算法有什么相同和不同之处？gradient最小，PGD攻FSGMFGSM一步的操作就可以达到最优解。第5章随机森林算法的安全应用1.什么是随机森林算法？参考答案：随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果，提升模型的准确性和鲁棒性。2.图像去噪的作用是什么？AI第6章贝叶斯和SVM分类算法的安全应用简述朴素贝叶斯分类算法的原理。参考答案：朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）是一种基于贝叶SVM参考答案：SVM常见的垃圾邮件过滤方法有哪些？参考答案：常见的垃圾邮件过滤方法包括如下：(1)关键词过滤：该方法通过检查邮件内容中是否包含特定的关键词或短语来确定其是否是垃圾邮件，这些关键词可以是与广告、促销、赌博等垃圾邮件相关的词汇。(2)黑名单过滤：黑名单过滤使用预先定义的黑名单，其中包含已知的垃圾IP(3)白名单过滤：与黑名单过滤相反，白名单过滤使用预先定义的白名单，其中包含可以信任的发送者的信息，只有在白名单中的发送者才能将邮件发送到用户的收件箱。(4)基于规则的过滤：这种方法使用预先定义的规则集来识别垃圾邮件，这些规则可以包括邮件头信息、邮件内容结构、URL链接等方面的规则。(5)机器学习过滤：机器学习在垃圾邮件过滤中扮演着重要的角色。通过对已知的垃圾邮件和非垃圾邮件进行训练，机器学习算法可以学习到垃圾邮件的模式和特征，并根据这些特征对新的邮件进行分类。第7章长短期记忆网络的安全应用1.网络攻击检测可以分为哪些类？参考答案：网络攻击检测可以按照方法分类：(1)（Signature-BasedDetection(2)基于异常的方法（Anomaly-BasedDetection：这种方法通过建立正常网络行为的基准模型，检测与该模型不符的异常行为。它依赖于对正常网络流量和系统行为的学习和分析，以检测潜在的异常活动。这种方法对于未知攻击具有较高的灵敏度，但也可能产生误报。(3)基于统计的方法：利用统计模型分析网络流量特征和行为，识别潜在攻击。(4)基于机器学习的方法：利用机器学习算法自动学习网络流量特征和模式，从而检测攻击。这种方法在处理复杂和变异攻击方面表现出色。2.网络攻击检测系统通常包括哪些组件？参考答案：网络攻击检测系统通常包括以下组件：(1)数据采集：收集网络流量、系统日志和其他相关数据。(2)数据预处理：对采集到的数据进行清洗、过滤和格式化，以便于后续分析。(3)分析和检测：应用特征匹配、机器学习、行为分析等技术，对数据进行分析和检测潜在的攻击行为。(4)警报和响应：当检测到攻击时，发出警报通知相关人员，并触发相应的响应措施，如阻止攻击流量或隔离受感染的系统。3.什么是LSTM模型？参考答案：长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种特殊RNNRNNLSTM4.什么是双向LSTM模型？LSTM（BidirectionalLSTM,BiLSTM）LSTMLSTM（通常是从过去到未来LSTMLSTMLSTM第8章梯度下降算法的安全应用1、梯度下降算法的作用是什么？参考答案：梯度下降（GradientDescent）算法是机器学习中最常用的优化方法之一。它的作用是通过迭代寻找函数的最大值或最小值。2、什么是模型逆向攻击？参考答案：模型逆向是一种针对机器学习模型的隐私攻击，目的是从模型的输出推断回其输入数据，或者从模型中提取关于输入数据的信息。3、常见的模型逆向攻击方法有哪些？参考答案：常见的模型逆向攻击分类如下：(1)特征推导攻击（FeatureInferenceAttacks：这种类型的逆向攻击旨在推断出训练数据中的敏感特征或属性。例如，通过分析医疗模型的输出来推断病人的某些隐私医疗状况。这类攻击通常基于模型的输出和部分已知输入信息，尝试揭露其他未知的输入特征。(2)数据重建攻击（DataReconstructionAttacks：这种攻击涉及重建模型输入的完整图像或其他数据形式。在图像处理领域，例如，通过观察面部识别系统的行为来重建人脸图像，这种攻击可能会严重威胁个人隐私。第9章深度伪造原理与安全应用1.什么是深度伪造？（Deepfake）是一种利用人工智能技术伪造或篡改音图像、音频、视频等内容的技术。2.深度伪造有哪些危害？参考答案：深度伪造技术的危害主要包括以下几个方面：(1)侵犯个人隐私：深度伪造技术可以轻易获取他人的面部特征、声音等信(2)(3)。(4)(5)引发社会忧虑和信任危机：深度伪造技术制造的大量假新闻和虚假信息，会让公众对事实产生怀疑，引发社会忧虑和信任危机。3.详细说明根据人脸篡改区域和篡改目的，可将深度人脸伪造技术分为哪些类？参考答案：随着对生成对抗网络GANs研究的不断深入，现有的深度人脸伪第10章成员推理攻击原理与实践1.什么是成员推理攻击？（MembershipInference是一种针对机器2.什么是影子模型攻击？参考答案：影子模型攻击是一种针对机器学习模型的成员推断攻击MembershipInferenceAttack3.常见的成员推理攻击方法有哪些？参考答案：常见的成员推理攻击方法包括影子模型攻击（ShadowModelAttac、基于模型置信度的攻击和基于差分隐私的攻击模型。(1)影子模型攻击(2)基于模型置信度的攻击这类攻击方法利用模型对其预测的置信度，也就是输出概率的某些统计特性（如最大概率值。攻击者假设模型对于训练数据的预测通常比对于未见过的数据更加自信。(3)基于差分隐私的攻击模型该模型利用差分隐私机制中的噪声添加策略来进行成员推理攻击。通过分析带有差分隐私保护的模型输出，攻击者可能能够推断个别数据点的成员资料。第11章属性推理攻击实原理与实践1.什么是属性推理攻击?2.属性推理攻击都有哪些危害？3.属性推理攻击都有哪些常用方法？参考答案：而属性推理攻击通常有以下攻击方法：和生成第12章模型公平性检测与提升原理与实践1.什么是算法歧视？2.如何使得算法模型更加公平一些？第13章水印去除原理与实践1.什么是水印？原指中国传统的用木刻印刷绘画作品的方法。现在的水印通常指的是添加到图片、视频等多媒体内容中的防止盗版的半透明Logo或图标。2.图像水印的作用是什么？3.常用的图像去除水印的方法有哪些？第一种是传统方法。(1)(2)(3)第二种是深度学习方法。(1)（CNN(2)（GAN4.去除水印面临哪些挑战？参考答案：第一种是保持图像质量。(1)去除水印后，如何保证图像的清晰度和细节不受损是一个关键问题。(2)处理多种水印类型：(3)(4)需要开发通用性强的算法，能够适应不同类型的水印。第二种是处理复杂背景。(1)图像中的背景可能复杂多变，如何在复杂背景下准确去除水印是一个难点。(2)需要算法具有良好的鲁棒性，能够处理各种复杂的图像背景。第三种是计算成本和效率。(3)一些去水印算法计算复杂度高，处理时间长，特别是对于高分辨率图像。(4)需要优化算法，提高计算效率，降低计算成本。第14章语音合成原理与实践1.什么是语音合成技术？Conversion，VC）方法。2.语音合成主要有哪些方法？参考答案：语音合成主要采用以下两种方法：(1)(2)3.语音合成技术在哪些领域有应用？(1)(2)聊天机器人和人工智能助理：为聊天机器人和语音助手生成自然的对话语音。(3)(4)4.什么是梅尔谱图？（Mel是一种将音频信号转换为视觉表scale）来更好地反映人类对不同频率的感知。5.语音合成技术有哪些危害？参考答案：语音合成技术可能带来的危害主要包括以下几个方面：(1)隐私侵犯和身份盗用：深度伪造技术使得不法分子可以轻易地盗用他人(2)(3)社会信任危机：深度伪造技术制造的假新闻或虚假信息可能会影响社会(4)国家安全和公共安全威胁：深度伪造技术可能被用于间谍活动，混淆视听，甚至进行招募策反等活动，对国家安全和公共安全构成威胁。第15章视频分析原理与实践1.什么是视频分析技术？参考答案：视频分析英文叫IVS(IntelligentVideoSystem),Analysis2.说明视频分析技术的发展方向。参考答案：视频分析技术目前发展非常快。视频分析技术实质是一种算法，它主要基于数字化图像分析和计算机视觉。视频分析技术主要发展方向如下：(1)视频分析技术将继续数字化、网络化、智能化。(2)视频分析技术将向着适应更为复杂和多变的场景发展。(3)视频分析技术向着识别和分析更多的行为和异常事件的方向发展。(4)视频分析技术向着更低的成本方向发展。(5)视频分析技术向着真正“基于场景内容分析”的方向发展。(6)视频分析技术向着提前预警和预防的方向发展。第16章源代码漏洞检测原理与实践1