课程介绍                       
人工智能安全基础
本课程以人工智能安全为核心主题,围绕对抗样本生成与防御、后门攻击与防御、识别隐私脆弱性评估及人工智能生成内容检测四大实验模块,基于阿里云云服务ECS,构建一套完整的产学协同实践体系。课程内容聚焦人工智能安全领域核心问题,既关注数据隐私保护、模型鲁棒性,又重视生成式人工智能内容检测,让学生接触到行业前沿的技术痛点与研究动态,培养学生解决实际问题的综合能力。课程实验从环境配置、数据集处理到核心代码、性能评估,形成完整闭环,通过“理论学习-算法实践-实验分析”的培养模式,培养既懂技术又具备安全意识的人工智能安全领域复合型人才。
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算力资源                       
领取课程实验专属算力,并根据实验内容兑换相应规格的阿里云云服务器ECS。 
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实验算力资源
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¥300/年 抵扣金
1、国内大学生完成学生身份认证后可领取;2、适用产品范围:阿里云部分公共云产品,部分产品只可使用代金券抵扣1次,不与其他优惠活动叠加,具体抵扣金额以支付页面为准。
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视频课程                       
围绕人工智能安全核心领域,通过讲解人工智能安全的风险与机遇挑战,从四个实验案例入手,构建多维度、递进式的实践课程体系。 
围绕人工智能安全核心领域,通过讲解人工智能安全的风险与机遇挑战,从四个实验案例入手,构建多维度、递进式的实践课程体系。 

动手实践                       
基于阿里云云服务ECS以人工智能安全为核心主题,围绕对抗样本生成与防御、后门攻击与防御、识别隐私脆弱性评估及人工智能生成内容检测,构建四大实验模块。 
基于阿里云云服务ECS以人工智能安全为核心主题,围绕对抗样本生成与防御、后门攻击与防御、识别隐私脆弱性评估及人工智能生成内容检测,构建四大实验模块。 
人工智能对抗样本生成和防御实验
本实验围绕对抗样本生成和防御算法的基本原理、实现方法和实际应用展开,重点培养学生理解和实现常见的对抗样本生成方法,例如基于梯度的快速梯度符号法(FGSM) 、投影梯度下降法(PGD)等典型算法和典型对抗样本防御方法。
人工智能后门攻击和防御实验
本实验围绕后门攻击与防御算法的基本原理、实现方法及实际应用展开,旨在培养学生理解人工智能模型面临的安全威胁,并掌握典型的攻防方法。
人脸识别系统隐私脆弱性评估实验
本实验旨在让学生深刻理解识别系统(如人脸识别系统等)在数据隐私安全方面面临的潜在威胁。实验通过模板攻击方法,帮助学生认识识别识别技术的脆弱性,理解防护措施在实际系统中的必要性。
智能生成内容伪造检测实验
本实验围绕AI生成检测算法的基本原理、实现方法和实际应用展开,重点培养学生理解和实现常见的生成检测模型。