对本书的赞誉

机器学习在安全领域的应用越来越广泛，特别是近几年来，深度学习在安全漏洞检测、Web应用防火墙、病毒检测等领域都有工业级的落地应用；但是黑客和黑产相应的入侵手法也发生了变化，其中一个手段就是从之前尝试绕过深度学习模型，变为攻击深度学习模型本身。兜哥在人工智能安全领域的实战和学术造诣深厚，本书从深度学习自身的脆弱性和遭受的一些攻击场景入手，讨论了如何加固深度学习模型和防范类似的攻击，对企业的安全工程师和从事安全人工智能的同仁，都有很好的指导和借鉴意义。

——施亮，顶象技术首席科学家 & 合伙人

人工智能已经被证明在越来越多的细分领域达到甚至超过了人类的平均水平，中国、美国、俄罗斯等许多国家也把发展人工智能提升到国家战略层面。人们在大力发展人工智能的同时，对于人工智能自身的安全问题的研究却相对滞后，这将严重制约其在重要领域的应用。兜哥的这本书很好地介绍了AI安全领域非常基础且重要的对抗样本的基本原理，帮助大家了解人工智能自身的安全问题，以便开发出更加安全的AI应用。

——胡影博士，中国电子技术研究院信息安全研究中心数据安全部主任

认识兜哥是从他的著作《企业安全建设入门》开始，在传统行业基于稳定性不断对商业软件进行深度改造时，他描述了互联网如何将开源用到了输出阶段。当传统安全遇到ABCD的时候，兜哥选择沉下来做AI工程师并分享了大数据实践下的核心对抗样本调参思路，为他的工匠精神和分享精神点赞。

——吕毅博士，中国人民银行金融信息中心信息安全部副主任

本书结合了作者在安全领域的多年实践经验，对对抗样本分析所面临的挑战进行了系统阐述，对业界常见的方式方法做了系统的归纳总结，有其独到的见解和主张。与其他机器学习系列丛书中的内容不同，本书针对的对象是人工智能本身，从对抗样本这一维度入手，深入浅出地叙述了对抗样本的基本原理、攻击方式和常见防御算法等内容。本书对信息安全和人工智能的从业者来说，都具有一流的参考价值。

——王亿韬，北美互联网金融公司Affirm信息安全主管，CISSP/CSSLP/OSCP

作者的系列书——AI安全三部曲，去年我已一一拜读，每本书都深入浅出，层层递进，读后大呼过瘾。前时应兜哥之邀为本书写荐语，欣然应允，不料今年工作繁忙拖了很久，甚为汗颜。近期终能挤出时间仔细研读。本书秉承兜哥的一贯风格，虽然锚定的是非常前沿的课题，仔细去看，依旧浅显易懂，分攻防两端，递进列举各类算法，并暖心提供基于不同AI框架的实现和评估。大巧若拙，递进的脉络在读者脑中自然形成，读后必然深受启发。我在此感谢兜哥勤奋执笔，又让我有先阅之乐。

——王新刚，北美安全公司Shape Security数据平台负责人