"随着人工智能技术的不断发展，其相关算法已经广泛应用于工业、金融、医疗等重要领域。数据作为人工智能技术的核心要素，其安全性直接影响人工智能技术是否可以在现实场景中大规模部署和应用。本书基于此背景，延伸人工智能技术的前沿理论与实践基础，深入剖析了人工智能在数据安全层面所面临的重要挑战。通过阅读本书，读者可以深入了解人工智能数据安全的各个细分领域，掌握各类数据安全问题的原理及其缓解方法，并树立具有开阔视野的人工智能数据安全观。 本书共9章，可划分为6部分，包括人工智能数据安全概述（第1章）、异常数据处理方法（第2章）、人工智能数据投毒与防御（第3章）、人工智能数据隐私保护（第4～6章）、人工智能数据内容安全（第7～8章），以及人工智能数据安全未来发展的讨论与展望（第9章）。 本书可作为网络空间安全、信息安全、计算机科学与技术、人工智能等专业的本科生和研究生教材，也可作为人工智能和数据挖掘等相关领域的研究者、开发者、教师和学生的参考用书。 "

前言 人工智能数据安全是一门随着人工智能技术发展而出现的新兴学科，旨在研究如何确保人工智能数据的安全性，进而推动人工智能技术稳健发展。以大模型为代表的新型人工智能技术正不断涌现，而模型盗用、隐私侵犯等安全威胁却仍旧泛滥、难以根除，也衍生出深度伪造、大模型“越狱”等新兴威胁。人工智能数据安全未来将面临更加严峻的挑战，并逐渐向数据安全类型多模态化、数据安全框架系统化、数据安全技术前沿化等方向发展，如何提供更加安全可靠的数据保障已成为护航人工智能技术发展的重中之重。 本书系统地介绍人工智能数据安全的基本概念、原理和方法，从异常数据处理、数据投毒、数据隐私和内容安全4个不同的维度对人工智能数据安全进行全面解读。本书共分为6部分，第1部分从宏观角度概述人工智能数据安全的基本概念、现实意义、法律规范和发展动态；第2部分从异常数据处理的角度分析人工智能在设计和数据采集阶段所面临的异常数据、不平衡数据和数据偏见等经典数据质量问题及其解决方案；第3部分从数据投毒攻击与防御的角度介绍人工智能训练数据面临的数据投毒、后门攻击等安全威胁及其防御策略；第4部分从数据隐私安全角度探讨数据隐私泄露问题，并重点阐述数据隐私保护技术和隐私计算技术；第5部分从内容安全角度讲述不良信息检测、信息版权保护以及深度伪造技术等方面的实践挑战及其应对方法；第6部分对大模型时代的人工智能数据安全形势、关键技术等进行深入讨论，并展望人工智能数据安全未来的发展方向。通过对新兴技术和实际案例的深度研究，本书旨在为读者提供关于数据安全的全面且实用的知识，帮助读者更好地理解、评估和解决在人工智能时代所涉及的关键数据安全防护...