課程資訊
課程名稱
人工智慧系統安全專題
Topics in Secure Artificial Intelligence Systems 
開課學期
111-1 
授課對象
電機資訊學院  資訊工程學研究所  
授課教師
陳維超 
課號
CSIE5437 
課程識別碼
922 U4810 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期四2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
資111 
備註
與洪士灝合授
限學士班三年級以上
總人數上限:50人 
 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

隨著資訊系統越來越普遍地出現在人們的生活和工作之中,資訊系統的安全性日趨重要,已成為業界極為重視的技術,甚至關乎國家安全。相較於傳統的系統,近年大放異彩的人工智慧技術,在運用大數據來打造大智慧,以及佈署人工智慧的過程中,已經衍生更多新興且重要的資訊系統安全議題。本課程由本系客座教授陳維超博士規劃主講,陳博士具備豐富的業界經驗,近年擔任英業達股份有限公司 (Inventec Corp.) 的首席 AI 顧問、AI/數位中心負責人以及數位長暨資深副總經理,同時也是行品股份有限公司 (Skywatch Inc.) 創辦人暨董事長,將著重於業界當前以及未來在發展人工智慧系統與應用上所須面對的實際議題,與本系洪士灝教授合作傳授相關的知識技能並且帶領著修課同學一起動腦動手來探索目前最先進解決方案。

本課程概分為兩階段,第一階段傳授人工智慧系統安全相關的知識技能,第二階段則以專題討論的方式進行,將請修課學生自主提出與課程主題相關之研究題目,研擬解決方法,並設計實驗來評估解決方法的效果。教授將於第二階段期間根據每位學生的個案給予指導與建議。

以下列出各單元主題涵蓋的知識技能:
1. Machine Learning and Cyber Security Overview
- Intro to AI, Machine Learning, Deep Learning, Federated Learning
- Cybersecurity Fundamentals: Confidentiality, Integrity, Availability
- Applied Cryptography: Fully homomorphic encryption (FHE)
- Foundation and background
- Libraries and implementation
- Applications
2. Threats In AI Systems:
- Security Threats for AI/ML Applications:
- System Manipulation
- Data Corruption & Poisoning
- Transfer Learning Attacks
- Online System Manipulation
- Data Privacy
3. Risk Mitigation and AI Deployment
- Define an end-to-end model operations process
- Establish regulatory and compliance controls for all models
- AI models for Industry: considerations
4. AI for Cybersecurity:
- Deep learning fundamentals from a security perspective.
- Fundamentals of AI and how AI can solve problems in the cyber security space. (Examples of companies using AI for Security, such as Cylance and FireEye.) 

課程目標
本課程的目標在於讓修課同學:
 了解/研究人工智慧模型自身的安全性議題
 了解/研究部屬人工智慧產品所產生的安全性議題
 了解/研究資料交換用以訓練人工智慧模型所產生的安全性議題
 讓同學課程結束後有獨立做研究的能力
 幫助研究生推進研究進程 
課程要求
 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
 
參考書目
 
評量方式
(僅供參考)
   
針對學生困難提供學生調整方式
 
上課形式
以錄影輔助
作業繳交方式
考試形式
其他
課程進度
週次
日期
單元主題
無資料