1.网络空间的四个域
2.网络空间安全定义
3.人工智能、机器学习、深度学习的关系
4.常见生物特征
5.人脸活体检测的检测范围
6.信息内容安全的定义
7.对抗样本攻击的定义
答：
1.网络空间的四个域分别是物理域、信息域、认知域和社会域。
2.网络空间是融合物理域、信息域、认知域和社会域，以互联互通的信息技术基础设施网络为平台，通过无线电、有线电信道传递信号信息，控制实体行为的信息活动空间。对于网络空间安全的定义，有以下四个方面的要求。
物理域：网络空间基础设施设备安全，要求基础设施设备不被干扰、破坏和摧毁。
信息域：确保信息的完整性、机密性、可用性和真实性。
认知域：即网络空间传播信息的内容安全，监管信息内容对国家政治及民众思想、道德和心理等方面的影响。
社会域：确保不因线上信息导致线下社会出现社会动乱、暴力恐怖和群体聚集等事件。
3.机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。可以说机器学习是人工智能的一个子集，而深度学习又是机器学习的一个子集。
4.常见的生物特征包括：人脸、虹膜、指纹、手形、视网膜、签名、语音、手部血管分布、脸部热量图等。
5.活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人体关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。
6.信息内容安全是信息安全在法律、政治、道德层次上的要求，是语义层次的安全。广义的信息安全内容既包括信息内容在政治、法律和道德方面的要求，也包括数据的获取，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。
7.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，从而从模型中得出一个错误的结果，这便称为对抗性攻击。
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