本書對人工智能安全的理論與實踐技術進行了梳理，全面完整地覆蓋了人工智能安全技術的主要方面，把相關知識體系劃分為五部分，即人工智能的安全觀、人工智能安全的數據處理、人工智能用于網絡安全的攻擊與防御、人工智能模型的對抗攻擊與防御以及人工智能平臺的安全與工具。第一部分對人工智能安全問題、基本屬性、技術體系等進行了歸納梳理。第二部分介紹人工智能安全數據處理的三個主要方法，即非平衡數據分類、噪聲數據處理和小樣本學習方法。第三部分從人工智能技術賦能網絡空間安全的攻擊與防御問題角度出發(fā)，從三個典型實例及攻擊圖的角度介紹典型人工智能方法在攻擊與防御中的應用。第四部分圍繞機器學習模型的安全問題，對攻擊者、對抗攻擊的理論與方法、典型的對抗攻擊方法、隱私安全、聚類模型的攻擊以及對抗攻擊的防御方法進行了梳理。第五部分介紹人工智能平臺的安全與工具，以及基于阿里云天池AI學習平臺的若干案例與實驗。
本書可以作為高等院校網絡空間安全、人工智能、大數據、計算機以及電子信息等相關專業(yè)研究生和高年級本科生的教材，也可以作為網絡空間安全、人工智能安全、大數據、計算機等領域研究人員、專業(yè)技術人員和管理人員的參考書。