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本书是人工智能安全领域的基础教材，聚焦人工智能内生安全问题，系统梳理了针对人工智能模型的主要安全威胁，深入解析了相关攻防算法的原理与实现。书中特别关注视觉大模型、大语言模型和多模态大模型等前沿领域的安全研究，帮助读者掌握大模型面临的新型安全挑战及其应对方案。 全书共8章：第1章为人工智能安全概述；第2章讲述人工智能模型的生命周期；第3章介绍传统模型相关的攻击算法基础；第4章讨论针对这些攻击算法提出的防御策略；第5章专注于视觉大模型安全；第6章介绍大语言模型安全；第7章讲解多模态大模型安全问题；第8章进行总结与展望，回顾全书内容并展望大模型安全的十大挑战及未来发展趋势。 本书可作为计算机科学与技术、人工智能、软件工程、信息安全等专业本科生和研究生的教学用书。通过本书，读者能够全面了解人工智能安全这一新兴领域，培养构建“安全”、“可信”人工智能的热情与社会责任感。 |
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前言 |
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