正版全新
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作者:
胡胜山 陈凯 李升辉 王浩宇 林雪纲 高鹏毅 陈辉
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出版社:
人民邮电出版社
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ISBN:
9787115681485
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出版时间:
2022-12
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装帧:
平装
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开本:
16开
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作者:
胡胜山 陈凯 李升辉 王浩宇 林雪纲 高鹏毅 陈辉
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出版社:
人民邮电出版社
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ISBN:
9787115681485
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出版时间:
2022-12
售价
￥
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7.0折
定价
￥189.80
品相
全新
上书时间2026-10-18
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商品描述：
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【书 名】 机器人与人工智能安全
【书 号】 9787115681485
【出 版 社】 人民邮电出版社
【作 者】 胡胜山 陈凯 李升辉 王浩宇 林雪纲 高鹏毅 陈辉
【出版日期】 2026-08-01
【开 本】 16开
【定 价】 189.80元
【编辑推荐】
1.本书的主要特色是机器人与人工智能安全攻防仿真实验教学（ROS无人驾驶车+网络安全）。
2.使用Gaea移动机器人、京天博特turtlebot3机器人作为教学机器人，课程参与***协同育人项目（由华科大网安学院与奇安信合作的）《基于ROS无人驾驶车的网络安全应用研究》。
3.本书取材新颖，采用场景式教学形式，内容由浅入深，循序渐进。书中给出了大量设计实例及扩展方案，不仅可以作为教学内容进行学习，而且具有工程实践价值。
【内容简介】
本书旨在培养读者在机器人与人工智能领域的网络安全实践能力，主要内容分为两大部分：ROS（机器人操作系统）及其安全、自动驾驶环境感知安全。第*部分围绕ROS展开，系统讲解其环境搭建、文件系统、通信机制与开发工具，通过小乌龟操控、SLAM（即时定位与地图构建）导航等实验展现实际应用；同时深入分析ARP（地址解析协议）欺骗、中间人攻击、DoS（拒绝服务）攻击等安全威胁，介绍ROS加密通信方案。第二部分聚焦自动驾驶环境感知安全，涵盖摄像头、激光雷达等传感器的工作原理与安全隐患；详解深度学习在二维图像目标检测中的核心算法，剖析PGD（投影梯度下降）、FGSM（快速梯度符号法）等对抗样本攻击及防御手段；通过物理世界对抗补丁案例复现，阐述行人识别、交通标志检测等场景的攻防策略；还系统介绍PointNet等三维点云网络，分析点云对抗攻击技术与后门机制及应对思路。
本书可供信息安全、网络空间安全、计算机等专业的本科低年级学生，以及对网络空间安全感兴趣的其他专业的学生参考。通过学习本书内容，读者能够掌握现代无人驾驶技术和网络安全技术的新发展与应用，为未来的职业发展打下坚实的基础。无论读者是初学者还是有经验的研究人员，本书都将提供深入而全面的人工智能安全学习体验。
【目录】
第*篇 ROS及其安全
第1章 ROS概述与环境搭建3
1.1 引言9
1.2 快速体验9
1.3 ROS快速体验10
1.3.1 Hello World（C++版）10
1.3.2 Hello World（Python版）11
第2章 ROS文件系统13
2.1 引言13
2.2 Catkin编译系统13
2.3 package16
2.3.1 package的结构16
2.3.2 package的创建17
2.3.3 package的相关命令17
2.4 CMakeLists.txt18
2.4.1 CMakeLists.txt的作用18
2.4.2 CMakeLists.txt的写法18
2.4.3 CMakeLists.txt的例子19
2.5 package.xml21
2.5.1 package.xml的作用21
2.5.2 package.xml的写法21
2.5.3 package.xml的例子22
2.6 Metapackage24
2.6.1 Metapackage的介绍24
2.6.2 Metapackage的写法25
2.7 其他常见文件类型26
2.7.1 launch文件26
2.7.2 msg/srv/action文件26
2.7.3 urdf/xacro文件26
2.7.4 yaml文件27
2.7.5 dae/stl文件27
2.7.6 RViz文件27
第3章 ROS通信基础28
3.1 引言28
3.2 node&master28
3.2.1 node28
3.2.2 启动master和node29
3.2.3 rosrun和rosnode命令29
3.3 launch文件30
3.3.1 简介30
3.3.2 写法与格式30
3.3.3 示例31
3.4 通信服务32
3.4.1 简介32
3.4.2 topic32
3.4.3 通信示例32
3.4.4 操作命令33
3.4.5 测试实例34
3.5 message34
3.5.1 简介34
3.5.2 结构与类型35
3.5.3 操作命令35
3.5.4 常见的message35
3.6 service38
3.6.1 简介38
3.6.2 工作原理38
3.6.3 topic和service39
3.6.4 操作命令39
第4章 机器人系统仿真40
4.1 引言40
4.2 概述40
4.2.1 概念41
4.2.2 作用41
4.3 实验与网络环境配置41
4.3.1 网络配置41
4.3.2 远程控制42
4.4 ROS小乌龟实验43
4.4.1 小乌龟操控实验43
4.4.2 可视化工具RViz54
4.5 ROS SLAM导航68
4.5.1 SLAM简介68
4.5.2 自动导航69
4.5.3 导航实战71
第5章 ROS网络安全76
5.1 引言76
5.2 基础知识76
5.2.1 计算机网络体系76
5.2.2 ARP78
5.2.3 DoS攻击80
5.3 常用工具81
5.3.1 arpspoof81
5.3.2 scapy82
5.3.3 dpkt84
5.3.4 hping385
5.4 ARP攻击86
5.4.1 ARP欺骗86
5.4.2 小车通信机制嗅探88
5.4.3 中间人攻击94
5.5 DoS攻击100
5.5.1 扫描主机100
5.5.2 SYN Flood攻击100
5.5.3 验证攻击结果101
5.5.4 Smurf攻击102
5.5.5 DNS放大攻击105
第6章 ROS加密通信107
6.1 引言107
6.2 密码学基础知识107
6.2.1 密码技术基础知识107
6.2.2 对称密码学108
6.2.3 非对称密码学110
6.3 Crypto库介绍111
6.3.1 Crypto库安装111
6.3.2 使用RSA加解密111
6.3.3 使用AES加解密114
6.3.4 使用RSA和AES混合加解密115
6.4 RSA加密通信117
6.4.1 通信原理117
6.4.2 环境配置118
6.4.3 小车端功能包118
6.4.4 主机端功能包128
6.4.5 测试143
6.5 RSA-AES混合加密145
6.5.1 通信原理145
6.5.2 环境配置146
6.5.3 小车端功能包146
6.5.4 主机端功能包156
6.5.5 测试172
第二篇 自动驾驶环境感知安全
第7章 机器人实验平台与传感器177
7.1 机器人实验平台177
7.1.1 硬件平台177
7.1.2 软件环境配置178
7.1.3 代码配置演示178
7.1.4 行人跟踪Demo演示179
7.2 自动驾驶环境感知180
7.2.1 自动驾驶研究现状180
7.2.2 感知系统组成181
7.3 摄像头183
7.3.1 概述183
7.3.2 工作原理183
7.3.3 摄像头类型184
7.3.4 优缺点184
7.3.5 应用185
7.4 激光雷达186
7.4.1 概述186
7.4.2 工作原理186
7.4.3 优缺点188
7.4.4 应用188
7.5 毫米波雷达190
7.5.1 概述190
7.5.2 工作原理190
7.5.3 优缺点191
7.5.4 应用192
7.6 传感器安全威胁193
第8章 深度学习与计算机视觉194
8.1 人工智能与深度学习194
8.1.1 人工智能的概念与发展194
8.1.2 机器学习与表示学习195
8.1.3 表示学习196
8.1.4 深度学习196
8.2 深度前馈神经网络198
8.2.1 线性模型198
8.2.2 感知机199
8.2.3 激活函数200
8.2.4 参数学习204
8.3 卷积神经网络207
8.3.1 卷积的基本概念207
8.3.2 卷积神经网络210
8.3.3 常见卷积神经网络212
8.4 计算机视觉217
8.4.1 计算机视觉的概念217
8.4.2 深度学习在计算机视觉上的应用218
8.4.3 具体应用实例220
参考文献221
第9章 环境感知中的二维视觉对抗攻击224
9.1 对抗样本的基本原理224
9.1.1 对抗攻击分类224
9.1.2 对抗攻击原理225
9.2 对抗样本攻击技巧与思路226
9.2.1 PGD226
9.2.2 FGSM228
9.2.3 CW231
9.2.4 DeepFool236
9.2.5 AdvGAN239
9.3 目标检测攻击242
9.3.1 目标检测243
9.3.2 目标检测经典算法247
9.3.3 目标检测对抗攻击方法251
9.3.4 目标检测对抗防御方法252
参考文献254
第10章 现实场景下的对抗攻击255
10.1 物理世界中的对抗攻击——对抗补丁攻击255
10.1.1 物理世界攻击的意义256
10.1.2 对抗补丁攻击257
10.1.3 经典对抗补丁攻击算法258
10.1.4 经典对抗补丁防御算法264
10.2 通用对抗扰动266
10.2.1 通用对抗扰动的概念266
10.2.2 通用对抗扰动的形式化定义266
10.2.3 通用对抗扰动的评价指标267
10.2.4 生成通用对抗扰动的方法268
10.3 对抗迁移性探究与增强271
10.3.1 对抗迁移性的定义和意义271
10.3.2 提升对抗迁移性的方法273
10.3.3 从对抗样本制作的角度提升对抗迁移性273
10.3.4 从替代模型的角度提升对抗迁移性288
参考文献296
第11章 环境感知中的三维点云对抗攻击297
11.1 点云概念及数据集297
11.2 深度学习在点云中的发展298
11.2.1 点云分类网络299
11.2.2 点云目标检测网络介绍304
11.3 点云中的对抗攻击算法308
11.3.1 基于联合梯度的攻击算法309
11.3.2 基于几何感知的攻击算法310
11.3.3 可迁移对抗扰动的攻击算法312
11.3.4 基于频域的对抗攻击算法314
11.3.5 基于黑盒的对抗攻击算法316
11.4 点云中的后门318
11.4.1 基于优化的后门攻击319
11.4.2 基于交互和旋转的后门攻击322
11.4.3 不可见鲁棒后门攻击323
参考文献325
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