人工智能：数据与模型安全

本书由复旦大学姜育刚教授等著，系统介绍了人工智能领域中数据与模型安全的核心问题。全书围绕人工智能的两大核心要素——数据和模型，深入探讨了对抗攻击与防御、后门攻击与防御、数据投毒、模型窃取、成员推理等多类安全威胁及其应对策略，覆盖了内生安全、衍生安全等概念体系。本书适合人工智能、计算机科学、信息安全等专业的高年级本科生、研究生及从业者阅读，是目前国内少有的面向数据与模型安全的系统性教材。