生成式AI安全-GenAI驅動的智能安全體系 張棟 9787111782674 【台灣高等教育出版社】

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書名：生成式AI安全-GenAI驅動的智能安全體系
ISBN：9787111782674
出版社：機械工業
著編譯者：張棟
頁數：174
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745014
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編輯推薦

作者經驗豐富：作者就職于某頭部終端智能企業，負責AI安全的研究與實踐，在安全領域有近10年的實踐經驗。 完整知識體系：從技術基礎到發展趨勢，從安全原理到治理框架，從應用實踐到內生安全，構建前瞻、系統的生成式AI安全知識體系。 注重落地實操：藉助30+行業案例和最佳實踐，手把手教企業如何快速落地生成式AI安全體系。

內容簡介

這是一本全面解析生成式AI安全的前瞻性著作，系統講解了生成式AI的技術原理、安全風險與防護體系。從技術基礎到發展趨勢，從安全原理到治理框架，從應用實踐到內生安全，本書將為讀者構建前瞻、系統的生成式AI安全知識體系。 具體內容上，全書分為4個部分： 第一部分（第1～3章）介紹了GenAI的基本概念、核心技術及其在不同領域的應用現狀與前景。在這一部分中，讀者將了解GenAI與其他AI技術的區別，特別是LLM、GAN等技術如何推動GenAI的創新發展。同時，本部分還探討了GenAI在醫療保健、金融服務、教育等領域的成功應用，展示了它如何通過智能生成提高效率、增強個性化服務，並解決一些傳統技術無法應對的問題。 第二部分（第4和5章）重點探討了GenAI在網絡安全領域的應用及安全隱患。GenAI已經在惡意代碼生成、深度偽造等方面展現出強大的技術能力，但這些技術一旦被惡意使用，其影響將是災難性的。還詳細分析了GenAI在網絡安全生命周期中的影響，並給出了相應的實踐案例。 第三部分（第6和7章）探討了GenAI的內生安全風險。伴隨著技術的發展，生成模型的複雜性和自主性不斷提高，傳統的安全防護措施已難以應對新興的智能攻擊與威脅。從NISTAIRMF出發，探討了如何從風險管理、合規性、價值觀對齊等角度來確保GenAI的安全。 第四部分（第8和9章）展望了AGI（通用人工智能）在未來可能帶來的風險和挑戰。隨著AI智能水平的逐漸提升，AI失控的風險逐漸成為現實威脅，特別是當智能系統的決策能力超出人類控制時。深入探討了在通往AGI的道路上，如何通過技術創新、政策引導和倫理框架的建立，確保AI的安全發展。

作者簡介

張棟 資深安全專家，從業近10年，曾就職于中興通訊公司，現就職於國內頭部終端智能公司，擔任AI安全研究員，負責AIGC安全相關的研究和實踐，積累了豐富的經驗。 持有CISSP(Certified Information Systems Security Professional，註冊信息系統安全專業人員)認證，獲得國家級網絡安全中級職稱。多篇LLM安全與對抗主題論文的作者，兼具傳統數據安全與生成式AI風險研究背景，擅長跨學科方法論。

目錄

第一部分 GenAI：從基礎到前沿
第1章 GenAI概述
1 1 GenAI的產生
1 1 1 AI的發展歷程
1 1 2 什麼是GenAI
1 1 3 與GenAI相關的核心概念
1 2 GenAI與其他AI類型的比較
1 2 1 GenAI與基於規則的AI
1 2 2 GenAI與專家系統
1 2 3 GenAI與演化算法
1 3 GenAI帶來變革的本質原因
1 4 GenAI在不同領域的應用
1 4 1 醫療保健
1 4 2 金融服務
1 4 3 教育
1 4 4 網絡安全
1 4 5 娛樂與媒體
1 5 GenAI的挑戰與未來發展
1 5 1 AI的擴張與失控風險
1 5 2 兩種思潮：有效加速主義與有效利他主義
1 5 3 應對風險的策略：從倫理到技術
1 5 4 GenAI的未來發展
第2章 GenAI的關聯學科及應用
2 1 GenAI與自然語言處理
2 2 GenAI與數據科學
2 3 GenAI與人腦認知科學
2 4 GenAI與決策科學
2 5 GenAI與複雜性科學
第3章 GenAI的核心技術
3 1 GenAI的核心算法和架構
3 1 1 生成模型的算法
3 1 2 生成對抗網絡
3 1 3 變分自編碼器
3 1 4 循環神經網絡
3 1 5 遞歸生成網絡
3 1 6 Transformer
3 1 7 強化學習
3 2 生成模型解析：從數據到部署的系統化框架
3 3 GenAI模型評價指標
3 4 GenAI技術的下一步發展：多模態與AI Agent
3 4 1 多模態
3 4 2 AI Agent
第二部分 未來防禦：GenAI與網絡安全
第4章 GenAI在網絡安全中的發展
4 1 網絡安全概述
4 2 GenAI在網絡安全中的應用與挑戰
4 2 1 虛假新聞生成
4 2 2 深度偽造技術濫用
4 2 3 自動化網絡攻擊
4 2 4 人工智能對抗攻擊
4 3 GenAI對網絡安全的影響
第5章 GenAI在網絡安全生命周期中的影響與實踐
5 1 安全和風險管理
5 1 1 背景
5 1 2 挑戰
5 1 3 應用
5 1 4 案例
5 2 資產安全
5 2 1 背景
5 2 2 挑戰
5 2 3 應用
5 2 4 案例
5 3 安全架構和工程
5 3 1 背景
5 3 2 挑戰
5 3 3 應用
5 3 4 案例
5 4 身份識別和訪問管理
5 4 1 背景
5 4 2 挑戰
5 4 3 應用
5 4 4 案例
5 5 安全評估和測試
5 5 1 背景
5 5 2 挑戰
5 5 3 應用
5 5 4 案例
5 6 安全運營
5 6 1 背景
5 6 2 挑戰
5 6 3 應用
5 6 4 案例
5 7 軟體開發安全
5 7 1 背景
5 7 2 挑戰
5 7 3 應用
5 7 4 案例
第三部分 面對未知：GenAI的內生安全風險
第6章 GenAI的內生安全風險概述
6 1 GenAI面臨的內生安全風險
6 2 價值觀對齊與AI倫理
第7章 GenAI的內生安全：基於NIST AI RMF的風險評估與實踐
7 1 NIST AI RMF概述
7 2 GenAI系統風險評估過程中的挑戰
7 3 風險控制關鍵措施
7 3 1 風險映射：明確風險來源與影響邊界
7 3 2 風險度量：量化評估與優先順序排序
7 3 3 風險管理：組織層面的資源分配與持續治理
7 3 4 場景化應用方案：貼合實際與法規要求
7 3 5 測試-評估-驗證-確認：技術流程中的性能檢測與法律遵從
7 3 6 人機交互的複雜性與風險應對
7 4 NIST AI RMF與大模型價值觀對齊的實踐
7 4 1 NIST AI RMF對於價值觀對齊的總體思路
7 4 2 GenAI價值觀對齊中的核心技術
7 4 3 安全有監督微調與人類反饋強化學習的局限性
7 4 4 價值觀對齊技術的發展趨勢
第四部分 在邊緣跳舞：AGI的雙面未來
第8章 從幻想到現實：AGI與智能自主系統
8 1 什麼是AGI
8 2 什麼是意識
8 3 管理主動型AI系統風險的實踐
8 4 智能自主系統帶來的挑戰
第9章 新型智慧崛起：從LLM到多元智能的進化與風險
9 1 AI是一種新的智慧形態
9 2 從複雜性與因果理論看GenAI的不可解釋性
9 3 如何控制更高級的智慧形態
9 3 1 基於有限的規則無法約束AI的行為
9 3 2 通過人機協作探索對於AI的控制
9 4 智能的進化與風險

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