内容安全复习 1 - 信息内容安全概述

文章目录

  • 信息内容安全简介
    • 网络空间
    • 信息内容安全
    • 大模型
  • 人工智能简介

信息内容安全简介

网络空间

在这里插入图片描述
网络空间是融合物理域信息域认知域社会域,控制实体行为的信息活动空间
上图展示了网络空间安全的结构。可以看到将网络空间划分为了网络域和内容域两个部分。

信息内容安全

  • 什么是信息内容安全
    (1)信息内容安全是信息安全法律政治道德层次上的要求,是语义层次的安全是什么
    (2)广义的信息内容安全包括数据的获取,信息内容的分析与识别数字图像视频内容安全,多媒体信息隐藏隐私保护等诸多方面。有什么
  • 信息内容安全的研究意义
    (1)数字资料的利用更加便利,然而人们也可以对其进行任意修改伪造
    (2)互联网上数字媒体信息的真实性完整性被进行破坏。
    (3)虚假新闻的社会传播暴力煽动语言的负面社会影响。fake news!(川普拉手风琴
    (4)网上利用信息加密内容隐藏等技术,进行隐秘传输非法信息。
    (5)为逃避监管,网络舆情情报信息正在向暗网转移。
  • 信息内容安全与传统的信息安全之间的关系
    (1)传统信息安全的工作是,为信息制作安全的“信封”来传输(加密解密)。
    (2)信息内容安全则是读懂信的内容,判断敏感或正常。
    (3)信息内容安全的关键是理解信息内容。

大模型

  • 大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络心构建而成,拥有大量参数。
  • 大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。
  • 大模型在各种领域都有广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。

人工智能简介

  • 分类
    (1)专用人工智能:一个或多个专门领域和功能。
    (2)通用人工智能:机器与人类一样拥有进行所有工作的可能,并自动地认知和拓展。
    (3)超级人工智能:具有自我意识,包括独立自主的价值观、世界观等。文学作品
  • 人工智能 vs 机器学习 vs 深度学习
    在这里插入图片描述
    如上所示,深度学习是机器学习的一个特定领域,而机器学习是人工智能的一个分支。换句话说,深度学习隶属于机器学习,而机器学习隶属于人工智能。
  • 机器学习和深度学习流程
    在这里插入图片描述
    上图展示了一个机器学习的具体步骤。我们可以将其具体描述为三个步骤。
    (1)定义一组方程组。
    (2)衡量方程的优劣。
    (3)找出最好的方程。
    机器学习算法以数字向量的形式接受输入。以一种特定的方式设计输入,从而从模型中得到一个错误的结果,这便被称为对抗性攻击
    而对于深度学习,我们只需要将第一步替换为“神经网络”即可。
  • 人脸活体检测
    这种检测被用来在身份验证场景中确定对象真实生理特征。通过点头眨眼等动作,使用人脸关键点定位人脸追踪等技术验证用户。

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