机器学习算法的信息安全基础,本课程讲师丁睿先生是国家注册高级审核员，高级工程师，在信息安全和业务连续性管理方面有丰富的审计经验。 本课程针是对机器学习算法生命周期各阶段中，信息安全的基础理念的介绍，适用于人工智能领域的信息安全初学者。 机器学习算法具有需要从数据或经验中学习、输出结果不确定、决策过程不可解释等特点，因此，机器学习算法的信息安全不仅涉及算法自身安全，也涉及算法应用的信息安全。本课程详述了机器学习算法生命周期各阶段均面临算法、数据和环境层面的信息安全风险。在所有场景中，机器学习算法信息安全需要满足保密性、完整性、可用性、可控性、鲁棒性和隐私性等基本安全属性。 本课程旨在让学员了解机器学习算法的信息安全基础理论、信息安全需求和评估方案。 教学任务设计：机器学习算法的分类1节课；生命周期五个阶段面临的信息安全风险6节课；机器学习算法在生命各周期通用的各阶段不同的信息安全要求和验证方法6节课；机器学习算法的信息安全评估指标2节课，机器学习算法特有的对抗样本攻击简介1节课。 适用人群：机器学习系统开发者和运营管理人员在算法开发、运营过程中进行自评估，改进安全措施。