理解AI安全最简单的方式就是从攻防的视角。从攻击的角度讲，AI安全可以细分为使用AI技术进行攻击、攻击AI模型和攻击智能设备。从防守的角度，AI安全主要指使用AI技术赋能传统安全产品以及保护智能设备。有兴趣的同学可以关注下我之前的文章《AI时代的攻与防》
AI的基础知识AI的学习坡度高于Python这类编程语言，但是并非只有屈指可数的大公司和科研院所才能掌握。我们即需要有足够的耐心踏实的进行学习，同时也不要有畏难情绪。下面我结合自己的学习经历，推荐几本适合入门的书籍。
首先是《机器学习实战》，这本书相比学院派的机器学习理论书籍，使用了大量的篇幅介绍了如何基于Python去实现常见的机器学习算法。通过这本书可以比较深刻的理解常见算法的底层实现。
如果你对算法的数学原理非常感兴趣，我同时也推荐周老师的西瓜书，这本书从数学角度对机器学习的原理介绍的非常详细。
如果你对算法的底层实现和深层原理并不感兴趣，更想了解如何从编程层面去使用机器学习，我强烈推荐《Python数据挖掘入门与实践》，这本书以scikit-learn为主要开发环境，结合大量例子介绍了常见算法的使用。
如果你有一定的安全背景，想入门AI安全，或者想看下AI在安全领域的应用，可以看下我的两本以web安全常见问题为背景，介绍AI安全的书《Web安全之机器学习入门》和《Web安全之深度学习实战》
如果你对安全的基础知识不是很熟悉，我强烈推荐刺的《白帽子讲web安全》
建议在linux和mac环境进行机器学习程序的开发，开发语言也强烈推荐python，一方面python容易掌握，另外一方面大量的机器学习库仅支持python。
Scikit-Learn是基于Python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由在2007 年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。Scikit-Learn的官方网站上面可以找到相关的Scikit-Learn的资源，模块下载，文档，例程等等。Scikit-Learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理，具体可以参考官方网站上的文档。
安装方法如下：
pip install -U scikit-learn
TensorFlow是谷歌的第二代人工智能学习系统，可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，是在2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。
TensorFlow支持非常丰富的安装方式，在Linux和Mac 可以直接使用默认版本安装。
pip install tensorflow
TensorFlow虽然功能强大，但是开发效率比较低，建议大家使用Keras。Keras是一个高级别的Python神经网络框架，能在TensorFlow或者 Theano 上运行。Keras和TensorFlow的关系可以理解为win32 API和MFC的关系。
Keras的在线文档内容非常丰富，地址为：
https://keras.io/
Keras的安装非常简便，使用pip工具即可。
pip install keras
如果需要使用源码安装，可以直接从GitHub上下载对应源码。
https://github.com/fchollet/keras
然后进入Keras目录安装即可。
python setup.py install
#p#分页标题#e#Anaconda是一个用于科学计算的Python开发平台，支持 Linux，Mac和Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本Python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用conda命令来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。Anaconda集成了大量的机器学习库以及数据处理必不可少的第三方库，比如NumPy，SciPy，Scikit-Learn以及TensorFlow等。
Anaconda框架（图片来自Anaconda官网）
Anaconda的安装非常方便，从其官网的下载页面选择对应的安装包，以我的Mac本为例，选择macOS对应的图形化安装版本。
下载页面（图片来自Anaconda官方下载页面）
点击安装包，选择安装的硬盘，通常Mac本也只有一块硬盘，使用默认安装即可。
一路使用默认配置进行安装，安装完成后出现如下所示的界面，表明安装成功。
使用如下命令查看当前用户的profile文件的内容。
cat ~/.bash_profile
我们可以发现在当前用户的profile文件的最后增加了如下内容，表明已经将Anaconda的bin目录下的命令添加到了PATH变量中，可以像使用系统命令一样直接使用Anaconda的命令行工具了。
# added by Anaconda2 5.0.0 installer
export PATH=”/anaconda2/bin:$PATH”
Anaconda强大的包管理以及多种Python环境并存使用主要以来于conda命令，常用的conda命令列举如下。
# 创建一个名为python27的环境，指定Python版本是2.7
conda create –name python27 python=2.7
# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python27
# 查找package信息
conda search numpy
# 安装package
conda install -n python27 numpy
# 更新package
conda update -n python27 numpy
# 删除package
conda remove -n python27 numpy
假设我们已经创建一个名为python27的环境，指定Python版本是2.7，激活该环境的方法如下。
source activate python27
如果要退出该环境，命令如下所示。
source deactivate
在python27的环境下查看Python版本，果然是2.7版本。
maidou:3book liu.yan$ source activate python27
(python27) maidou:3book liu.yan$
(python27) maidou:3book liu.yan$ python
Python 2.7.14 |Anaconda, Inc.| (default, Oct 5 2017,02:28:52)
[GCC 4.2.1 Compatible Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] ondarwin
Type “help”, “copyright”,”credits” or “license” for more information.
>>>
查看python27环境下默认安装了哪些包，为了避免显示内容过多，过滤前6行查看。
conda list | head -6
# packages in environment at /anaconda2/envs/python27:
#
ca-certificates 2017.08.26 ha1e5d58_0
certifi 2017.7.27.1 py27h482ffc0_0
libcxx 4.0.1 h579ed51_0
libcxxabi 4.0.1 hebd6815_0
统计包的个数，除去2行的无关内容，当前环境下有16个包。
conda list | wc -l
18
查看目前一共具有几个环境，发现除了系统默认的root环境，又多出了我们创建的python27环境。
conda info –envs
# conda environments:
#
python27 /anaconda2/envs/python27
root * /anaconda2
在python27环境下安装Anaconda默认的全部安装包，整个安装过程会比较漫长，速度取决于你的网速。
conda install anaconda
Fetching package metadata ………..
Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment/anaconda2/envs/python27:
继续统计包的个数，除去2行的无关内容，当前环境下已经有238个包了。
conda list | wc -l
240
Anaconda默认安装的第三方包里没有包含TensorFlow和Keras，需要使用命令手工安装，以TensorFlow为例，可以使用conda命令直接安装。
conda install tensorflow
同时也可以使用pip命令直接安装。
pip install tensorflow
通常可以创建了两个环境，分别是python27和python36，顾名思义对应的Python版本分别为2.7和3.6，用于满足不同案例对python版本的不同要求。
总结 #p#分页标题#e#哈佛大学发布《人工智能与国家安全》报告，指出AI的发展将通过变革军事优势、信息优势和经济优势等三方面影响国家安全，建议美国政府保持美国的技术领先地位。而最近，俄罗斯总统普京就AI领域的竞赛警告：“谁成为了这个领域的领导者，谁就将成为世界的统治者”。习近平总书记也在多次讲话中谈到人工智能的迅猛发展，强调“我们不仅要把我国机器人水平提高上去，而且要尽可能多地占领市场”。可见AI技术已经得到大国国家层面的重视。Strategy Analytics的报告指出，到2020年会有500亿台物联网设备在全球部署。埃森哲预测，到2035年，人工智能将让年度经济增长率提升一倍。在这样的背景下，AI安全显得尤其重要，针对AI安全的研究已经成为整个安全行业最重要最前沿的一个方向。
