深入深度神经网络，揭开对抗性输入如何欺骗深度神经网络。

探讨如何生成对抗性输入去攻击深度神经网络。

探索真实对抗性攻击场景和为对抗性威胁建模。

评估神经网络的健壮性；学会增强人工智能系统应对对抗性数据的能力。

考察未来几年可用哪些方式让人工智能更擅长模拟人的感知。

Katy Warr专攻人工智能和数据分析。她此前有多年企业软件架构设计和开发经验。她拥有爱丁堡大学人工智能和计算机科学学位

“本书深刻揭露了人工智能系统存在的安全问题，深入分析了现有解决方案。作者是顶级数据科学家，且有着丰富的从业经验。本书是所有人工智能从业者的必读书。”

——Mark Briers

Alan Turing Institute项目主任及人工智能和网络安全教授

“增强你开发的神经网络，需要你佩戴对抗性眼镜。来阅读这本书吧！”

——Pin-Yu Chen

IBM Research AI团队的研究员

目录
前言 1
第1 章 机器学习入门 7
本书使用的库 7
用pip 安装库 10
用conda 安装库12
第2 章 机器学习流程概览 15
第3 章 数据分类工作流：泰坦尼克号数据集 17
项目布局建议 17
导入 18
提出问题 19
数据术语 19
获取数据 21
清洗数据 22
创建特征 29
数据采样 31
数据插值 31
规范数据 32
重构 33
基准模型 35
不同算法族 35
模型堆叠 37
建模 38
评估模型 38
优化模型 40
混淆矩阵 41
ROC 曲线 42
学习曲线 44
部署模型 45
第4 章 数据缺失 47
检查数据缺失情况 48
删除缺数据的行或列 52
插值 53
添加标识列 54
第5 章 清洗数据 55
处理列名 55
替换缺失值 56
第6 章 探索数据 59
数据大小 59
汇总统计 60
直方图 61
散点图 62
Joint Plot 图 63
Pair Grid 图 66
箱形图和小提琴图 68
比较两个序数型特征 69
相关性 71
RadViz 图 76
平行坐标图 78
第7 章 预处理数据 81
标准化 81
调整取值范围 83
虚拟变量 84
标签编码 85
频数编码 86
从字符串抽取类别型数据 87
类别型数据的其他编码方法 89
日期特征的处理方法 91
添加col_na 特征 92
特征工程 93
第8 章 特征选择 95
共线列 95
套索回归 99
递归特征消除 100
互信息 102
主成分分析 103
特征重要性 103
第9 章 类别不平衡 105
采用不同度量标准 105
树模型和集成方法 105
惩罚模型 106
对小众类别上采样 106
生成小众数据 107
对大众类别下采样 107
先上采样，再下采样 109
第10 章 分类 111
对数概率回归 112
朴素贝叶斯 117
支持向量机 120
k 近邻 123
决策树 126
随机森林 133
XGBoost 138
LightGBM150
TPOT 155
第11 章 模型选择 161
验证曲线 161
学习曲线 163
第12 章 度量标准和分类评估 165
混淆矩阵 165
度量标准 168
准确率 170
召回率 171
精准率 171
f1 值 172
分类报告 172
ROC 曲线 173
精准率- 召回率曲线 175
累积增益图 176
lift 曲线 178
类别平衡 180
类别预测错误 181
判别阈值 182
第13 章 解释模型 185
回归系数 185
特征重要性 186
LIME 包186
解释树模型 188
部分依赖图 189
替代模型 193
Shapley 值 194
第14 章 回归 199
基准模型 201
线性回归 202
支持向量机 206
k 近邻 208
决策树 210
随机森林 217
XGBoost 回归 220
LightGBM 回归 228
第15 章 度量标准和回归模型的评估 233
度量标准 233
残差图 236
异方差性 237
残差正态性 237
预测误差图 239
第16 章 解释回归模型 241
Shapley 值 241
第17 章 降维技术 247
PCA 方法 247
UMAP 方法 267
t-SNE 方法 273
PHATE 方法 277
第18 章 聚类 283
k-means 算法 283
层次聚类 290
理解簇 293
第19 章 流水线 299
分类流水线 299
回归流水线 302
PCA 流水线 303
作者介绍 305

前言
如今，人工智能（artificial intelligence，AI）技术广泛应用于我们的生活。每天，机器帮我们解读复杂的数据：监控系统识别人脸，数字助理理解我们的话语，自动驾驶车辆和机器人能够自由穿梭在纷乱和非受限的物理世界。在图像、音频和文本处理等领域，人工智能不仅在能力上媲美人类，而且其准确率和速度还会碾压人类。
我们庆祝人工智能进步的同时，不能忽略的事实是，近来的研究证实，深度神经网络（deep neural network，DNN）作为大多数人工智能系统不可或缺的算法，存在被看似友好输入攻击的潜在风险。对于输入数据的细微改动，人们往往检测不到或予以忽略，但这些改动却有可能欺骗深度神经网络。例如，图像的小幅改动，人虽注意不到，但却能导致深度神经网络误解图像内容。鉴于很多人工智能系统从声音识别设备或社交媒体等外部数据源获取输入，它们这种可能被对抗性输入（adversarial input）欺骗的弱点为一种新型且经过策划的安全威胁敞开大门。本书讨论的正是这种威胁，从攻防角度思考深度神经网络，探讨如何设计人工智能系统，才能使其更健壮地应对攻击。
本书通过考察我们日常生活中用人工智能技术处理图像、音频和视频数据这些真实场景，带领读者思考对抗性输入的动机、可能性和威胁。本书不仅以符合读者直觉的方式讲解该主题，还给出其数学解释，并探索如何让智能系统更健壮地应对对抗性输入。
我们理解如何欺骗人工智能系统，将获得一种洞察力，它有助于我们理解这些常常晦涩难懂的深度学习算法，理解这些算法和人脑在处理感官输入上的差异。本书将探讨这些不同，还将探讨如何在不久的将来让智能学习更接近人脑的水准。
目标读者
本书的目标读者有：
? 开发深度神经网络的数据科学家。学完本书，你能深刻理解如何创建对对抗性输入更健壮的深度神经网络。
? 解决方案和安全架构师，如负责将深度学习技术整合到从非信任源获取图像、音频或视频数据的生产流水线的读者。学完本书，你能理解对抗性输入对你所在单位信息安全的威胁和可能的威胁减缓（risk mitigation）策略。
? 任何对人工和生物感知两者之间的差异感兴趣的读者。如果你属于这类读者，那么本书能带你步入深度学习的殿堂，并解释看似准确模仿人感知的算法为什么会错得离谱。学完本书，你还能深刻理解当下人工智能在我们生活中的应用场景和方式，以及不久的将来它如何更好地模仿生物智能。
本书的编写，力求使不同知识背景的读者都能读懂，同时保留部分读者可能感兴趣的细节知识。本书内容横跨人工智能、人对图像和音视频的感知、信息安全领域。作者有意整合多个学科，从不同视角为读者呈现这一迷人和发展迅猛的领域。
阅读本书，你无需具备深度神经网络的预备知识。关于深度神经网络，你所需的全部知识请见本书安排的入门章节（第3 章）。如果你是数据科学家，且熟悉深度学习方法的话，你可跳过该章。
无论你数学水平如何，本书的解释都力求能让你读懂。本书包含一部分数学知识，供那些对深度学习和在对抗性输入背后起支撑作用的公式感兴趣的读者选学。如果你已忘记高中数学知识，请参照本书附录对关键术语及其说明的介绍进行回顾。
本书示例代码同样是选学内容，是为那些喜欢将理论知识付诸实践的软件工程师或数据科学家提供的。这些代码是用Python 语言在Jupyter Notebook 编辑器中编写的。对内容讲解很重要的代码片段，已列在书中，但全部代码托管在本书配套的GitHub 仓库。关于代码运行方法的详细介绍，也放到了该仓库中。
本书并非要讲机器学习这一更广阔主题的安全机制，而是重点讲解专门用于图像、音频和视频处理的深度学习技术，并着重探讨那些欺骗深度学习算法而不会欺骗人的技术。
内容编排
本书分为以下四个部分：
第1 部分 人工智能骗术简介
这几章介绍对抗性输入和攻击动机，并解释图像、音频和视频数据处理所用深度学习技术的基本概念：
? 第 1 章介绍对抗性人工智能和深度学习这一更广泛的主题。
? 第 2 章思考生成对抗性图像、音频和视频的潜在动机。
? 第 3 章简要介绍深度神经网络。读者如已理解深度学习概念，可跳过本章。
? 第 4 章综述图像、音频和视频处理所用深度神经网络，为读者理解后续章节的概念提供基础。
第2 部分 生成对抗性输入
紧接第1 部分的入门章节，本部分解释对抗性输入，并详细介绍其创建方法：
? 第 5 章从概念入手解释对抗性输入的思想内涵。
? 第 6 章深入解释对抗性输入的生成方法。
第3 部分 理解真实世界的威胁
本部分以第2 部分所讲方法为基础，探讨在真实世界对手是如何发起攻击的，他们又会面临哪些挑战：
? 第 7 章带领读者思考真实攻击和对手用第 2 部分所讲方法攻击真实系统时面对的挑战。
? 第 8 章探讨在真实世界中开发和创建的对抗性物体或对抗性声音的确切威胁。
第4 部分 防御
本部分在第3 部分的基础上，讨论如何增强系统抵抗对抗性输入的能力。
? 第 9 章带领读者思考如何从实例和理论角度评估神经网络的健壮性。
? 第 10 章探讨该领域就如何增强深度神经网络算法抵抗对抗性输入的能力这一问题而涌现出来的新思想。接着带领读者从全局视角来思考防御措施，尝试将防御措施引入更宽广的处理链，神经网络技术只是该链条的一个环节。
? 第 11 章展望未来，探讨深度神经网络未来几年可能的发展趋势。
排版约定
本书在排版上遵循以下约定：
斜体（Italic）
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等宽字体（constant width）
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等宽粗体（constant width bold）
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等宽斜体（constant width italic）
表示应该由用户输入的值或根据上下文确定的值替换的文本。
使用代码示例
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如能添加内容的出处，我们将非常感激，当然这不是必须的。出处通常要标明书名、作者、出版社和 ISBN。例如：“Strengthening Deep Neural Networks by Katy Warr (O’Reilly). Copyright 2019 Katy Warr, 978-1-492-
04495-6.”。
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本书对数学知识的要求
无论你数学水平如何，本书的解释力求使你都能读懂。如果你不熟悉（或已忘记）书中所用数学符号，本书附录对此做了总结，可自行参考。
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致谢
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我所在的Roke Manor Research 研究所的一些同事给出很有见地的反馈，激发我们就深度学习、网络安全和数学展开的很有意思的讨论。感谢你们：Alex Collins、Robert Hancock、Darren Richardson 和Mark West。
本书大量内容是以最新研究为基础，感谢所有慷慨授权我使用其论文插图的研究员。
感谢我的孩子们对我的大力支持：Eleanor 曾不断鼓励我，而Dylan 则耐心向我解释研究论文所用的一些数学知识（感谢她接受在本书英文版中“maths”可以少写一个字母s 这一事实）。
最后，感谢你，我的丈夫George，感谢你给我沏的很多杯茶，感谢你在文字顺序还是一团糟的时候审阅本书的初稿。抱歉，我没能把你讲的笑话也写进书中。