资源介绍
核心内容框架
全书分为三个主要部分，共 12 章，涵盖 AI/ML 在网络系统保障中的关键应用场景：
第一部分：AI/ML 在数字取证中的应用（第 1-3 章）
离线签名验证：第 1 章提出一种基于神经网络的 writer-dependent 离线签名验证系统，通过提取全局特征（如签名像素数量、纵横比）和局部特征（如像素密度、角度），结合神经网络分类器实现高效验证。实验基于 ICDAR 2011 SigComp 数据库和 GPDS 语料库，准确率超过 90%，且仅需少量训练样本（如 24 个真实签名和 13 个伪造签名）。
政治行动主义与技术：第 2 章以 2018-2019 年苏丹革命为案例，分析政治活动家如何利用技术（如 VPN、加密通信）进行组织与反抗，同时探讨政府监控、网络封锁等威胁。研究指出，技术使用需结合政治社会背景，且低技术防御策略（如手动删除数据）与高技术工具（如 Signal）同等重要。
AI 的法医证据与刑事责任：第 3 章探讨 AI 开发、分发和使用中的法律责任，分析刑事 liability 的构成要素（如行为、因果关系、主观意图），并通过案例（如 Cahoo 诉 SAS Analytics 案）说明 AI 系统错误导致的法律后果，强调 AI 伦理与合规性的重要性。
第二部分：AI/ML 在网络物理系统中的应用（第 4-6 章）
汽车电池异常检测：第 4 章设计了基于汽车电池的实时异常检测系统（BDiag），利用电池电压与发动机转速、油门位置等参数的物理相关性，通过数据驱动模型（如决策树、递归最小二乘法）检测网络攻击或传感器故障，在多车型测试中检测率达 86% 以上。
零信任架构在电力系统中的应用：第 5 章针对网络物理电力系统（CPPS），提出基于机器学习的零信任架构（ZTA），通过用户行为分析和强化学习优化访问控制策略，防御虚假数据注入（FDI）和分布式拒绝服务（DDoS）等攻击。
传感器攻击实时检测：第 6 章介绍 AI 驱动的 CPS 传感器攻击检测框架，结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）捕捉传感器数据的时空相关性，利用累积和（CUSUM）算法实现实时异常检测，平衡检测延迟与误报率。
第三部分：AI/ML 在网络分析中的应用（第 7-12 章）
漏洞代码生成：第 7 章提出基于程序转换的漏洞代码生成方法，通过图神经网络（GNN）学习代码编辑模式，从正常代码中注入漏洞，为安全测试提供样本，实验基于 SARD 数据集，生成准确率达 76%。
大型基础模型的安全隐私问题：第 8 章总结大型基础模型的 10 类安全隐私问题，包括数据追踪、成员推理攻击、模型窃取等，分析其对机密性、完整性和可用性的威胁，并探讨防御方向（如差分隐私、对抗训练）。
联邦学习在物联网中的应用：第 9 章综述联邦学习（FL）在物联网（IoT）中的应用，分类讨论通信层攻击（如干扰、窃听）和算法层攻击（如模型投毒、后门攻击），并介绍鲁棒聚合算法（如 Trimmed-mean、Bulyan）等防御手段。
私有云环境中的威胁预测：第 10 章提出基于相关循环神经网络（Corrnet）的威胁预测与保护（TPP）算法，通过关联网络日志、操作系统行为等多维数据，在金融私有云环境中实现攻击检测，实验显示其检测率比传统防火墙提升 92.5%。
社交网络虚假用户检测：第 11 章利用社区检测算法识别在线社交网络（OSN）中的 Sybil 攻击，在账号注册和成长阶段通过行为特征（如地理位置一致性、设备信息）进行检测，讨论新型攻击挑战与应对方案。
深度学习安全应用的可解释性：第 12 章提出面向安全应用的深度学习模型高保真解释方法，帮助理解模型决策逻辑，增强 AI 系统在入侵检测、恶意代码识别等场景中的可信度。
特色与价值
跨领域融合：该书将 AI 技术与网络安全、数字取证、法律伦理等多领域结合，展现了 AI 在保障网络系统完整性、机密性和可用性中的多元化应用。
实践导向：每章均包含实验设计、数据集分析（如 SARD、SWaT）和性能评估，为技术落地提供参考，例如 BDiag 系统在多车型中的验证、联邦学习攻击防御的实证研究。
前沿性：覆盖零信任架构、联邦学习、基础模型安全等热点领域，反映了当前 AI 与网络安全交叉研究的最新进展，为研究者指明未来方向（如可解释 AI、动态访问控制）。
AI Embedded Assurance for Cyber Systems