随着人工智能技术的广泛应用，其面临的安全和伦理问题不容忽视，本课程通过讲解对抗攻防、后门攻防、公平性、可解释性、隐私保护等具体方法，使得同学们可以对人工智能面临的安全和伦理问题有所了解，为后续在实际业务中安全地使用人工智能技术提供基础。
Overview
Syllabus
- 第一章 AI安全与伦理概述
- 1.1 概念
- 1.2 重要性
- 1.3 基本范式
- 第二章 对抗攻击方法
- 2.1 绪论
- 2.2 数字攻击
- 2.3 物理攻击
- 第三章 对抗防御方法
- 3.1&2 绪论&预处理防御
- 3.3 处理中防御
- 3.4 后处理防御
- 第四章 后门攻击与防御
- 4.1 后门攻防概述
- 4.2 数据投毒
- 4.3 训练过程的后门
- 4.4 后门防御
- 第五章 AI伦理技术
- 5.1 算法偏见和歧视
- 5.2 隐私和数据安全
- 5.3 透明和可解释性
- 第六章 攻击在AI伦理中的良性应用
- 6.1 背景
- 6.2 版权保护
- 6.3 模型保护
- 6.4 隐私保护
- 第七章 AI安全与伦理的实践
- 7.1 AI科技伦理在企业的职责
- 7.2 文本AI安全实践
- 7.3 图像AI安全实践
- 7.4 语音AI安全实践
- 期末考试
Taught by
Xingxing Wei and Longtao Huang
