修正 AI 伦理、多媒体安全的格式 (#189)

docs/major_elective/multimedia_security/index.md

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     + Wet Paper, 对隐写的检测与攻击
     + 使用 Sample pairs 进行隐写分析
 + 电子取证、利用指纹信息进行身份认证等。
+
 老师会在最后一节课进行总复习。
 
 ## 任课教师
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 Cox, I., Miller, M., Bloom, J., Fridrich, J., & Kalker, T. (2007). *Digital watermarking and steganography*. Morgan kaufmann. 一本十分厚的书, 本课程内容除了取证部分外基本都是基于课本展开。虽然此书叙述<del>啰嗦</del>细致, 但也有未能讲清楚的地方。
 
 ## 分数构成
-一般来说分数构成为: lab 40\%, 期末 40\%, 课堂表现 20\%, 可能有稍许浮动。
+
+一般来说分数构成为: lab 40%, 期末 40%, 课堂表现 20%, 可能有稍许浮动。
+
 + lab 为 4~5 次, 基本包括
     + E_BLIND/D_LC 水印系统实现
     + E_SIMPLE_8/D_SIMPLE_8 多位信息水印系统实现
-    + E_BLK_8/D_BLK_8 w/ Hamming Code 或 Trellis Code 水印系统实现
+    + E_BLK_8/D_BLK_8 + Hamming Code 或 Trellis Code 水印系统实现
     + F4, F5 隐写算法实现
 
-    lab 不限定编程语言。代码量约在数百行, 虽不算难但也对编程能力稍有要求。
+lab 不限定编程语言。每次代码量约在数百行, 虽不算难但也对编程能力稍有要求。
+
 + 期末开卷, 包括少量选择、判断以及 8 道简答, 主要侧重课程内容的理解。要求英文作答。
 + 课堂表现分为两个部分:
     + 老师不会点名, 但会随堂 quiz 9 次之多 :-)

docs/major_mandatory/ai_ethics_security/index.md

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 安全部分由计院的杨子祺老师授课。杨老师还是很不错的, 授课比较清晰, 他本人也是从事 AI 安全方面研究。
 
 ## 分数构成
-课堂表现占 20\% , 作业占 80\%。作业仅包括一篇伦理论文和一篇安全论文, 由小组组队完成。2-5人自由组队。
+课堂表现占 20% , 作业占 80%。作业仅包括一篇伦理论文和一篇安全论文, 由小组组队完成。2-5人自由组队。
 课堂表现包括
+
 + 潘老师上课点名，
 + 关于 AI 论题的一次辩论。两个小组组成辩论组, 自行寻找辩题。
 + 《人工智能伦理》网课, 以看完网课占一半考勤分数。
 
 2023-24 春夏选题如下:
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 + 伦理方面
     + 根据辩论内容, 提出一个伦理问题的应对方案, 可用课程中的理论与方法进行分析, 从技术角度提出应对伦理问题的思路。
 + 安全方面
     + 完成一份对抗样本攻防或者人工智能数据隐私保护的调研报告。
         + CV、NLP、语音、LLM 方面的对抗样本生成、检测、防御等均可。 参考主题包括鲁棒性研究、对抗性训练、大模型越狱攻击等。
         + 数据窃取、隐私防御等隐私保护方向均可。参考主题: ML 模型隐私攻防、大模型数据隐私推断。
-至于报告内容、结构, 会给出具体的模板。
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+报告内容、结构会给出具体的模板。
 
 ## 学习建议
 本课程有一种 "思政课和专业课" 强行拼成一节课的割裂感, 给笔者的体验较差, 尤其伦理部分。对杨老师安全部分若有感兴趣的同学不妨一听。建议水过。