大模型安全.監管與合規 王賢智 9787111763239 【台灣高等教育出版社】

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物品所在地:中國大陸
原出版社:機械工業
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書名:大模型安全.監管與合規
ISBN:9787111763239
出版社:機械工業
著編譯者:王賢智
叢書名:網路空間安全技術叢書
頁數:252
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1683695
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內容簡介

這是一部從技術安全、監管框架、合規要求、倫理道德等角度全面講解生成式人工智慧安全問題的實戰性著作。本書在堅實的理論基礎之上,通過豐富的案例和翔實的數據,系統梳理了企業當下在生成式人工智慧實踐中面臨的各種安全挑戰,並給出了應對策略。本書的目標是為讀者提供全面且實用的行動框架和實操指南,以促進生成式人工智慧行業的健康發展。 本書融合了跨學科專家的技術和經驗,作者團隊包括安全領域的資深技術精英、微軟創新教育專家(MIEE)、生成式人工智慧技術專家,以及在大數據企業、法律界深耕多年的知識產權與數據合規方面的專家。他們憑藉各自的專業知識和實踐經驗,將理論與實務緊密結合,為讀者提供了寶貴的見解和參考。

作者簡介

王賢智 上海交通大學法律碩士,數責科技(上海)創始人兼CEO,數據安全與個人信息保護新知分享平台「合規社」主理人,數據合規知識社區博主,前眾安在線旗下眾安學院院長,知名諮詢公司首席內容官。擁有國家法律職業資格、數據安全評估師(DSA)、數據安全工程師(高級)、Leading SAFe、MCE等認證。

目錄

前言
第1章 大語言模型安全及其挑戰
1 1 大語言模型的發展歷史與技術現狀
1 1 1 序章:起源與早期形態
1 1 2 轉折:神經網路的興起
1 1 3 現代巨人:GPT與BERT的時代
1 1 4 技術現狀與應用領域
1 2 大語言模型安全的範疇
1 2 1 大語言模型的技術安全:關鍵挑戰是什麼
1 2 2 大語言模型的監管與合規:面臨哪些關鍵問題
1 3 生成式人工智慧安全的重要性
1 3 1 提升大語言模型的社會信任和聲譽
1 3 2 降低大語言模型的法律風險
1 3 3 保護大語言模型的用戶數據隱私
1 3 4 保障大語言模型服務的連續性
1 3 5 提高大語言模型的系統穩定性
1 4 大語言模型安全的現狀與挑戰
1 4 1 大語言模型的安全隱患與主要風險點
1 4 2 大語言模型與國家安全風險
1 4 3 大語言模型安全治理之道:發展與安全並重
第2章 大語言模型技術層面的安全風險
2 1 大語言模型的信息安全原則
2 1 1 機密性
2 1 2 完整性
2 1 3 可用性
2 2 傳統安全風險
2 2 1 傳統網路攻擊依然具有威力
2 2 2 常見的傳統網路攻擊方式
2 3 識別和分析人類意圖上的挑戰
2 3 1 惡意意圖的識別難題
2 3 2 AI生成虛假信息傳播
2 3 3 利用AI進行黑客攻擊
2 4 大語言模型的固有脆弱性
2 4 1 對抗攻擊
2 4 2 後門攻擊
2 4 3 Prompt攻擊
2 4 4 數據投毒攻擊
2 4 5 模型竊取攻擊
2 4 6 數據竊取攻擊
2 4 7 其他常見安全風險
第3章 大語言模型監管與合規的法律框架
3 1 全球視野下的AIGC監管現狀
3 1 1 AIGC企業面臨的訴訟壓力
3 1 2 針對AIGC企業的執法調查屢見不鮮
3 1 3 各國抓緊AIGC相關立法
3 2 國內的監管體系
3 2 1 國內監管體系概述
3 2 2 國內現行監管政策梳理與總結
3 2 3 國內重點監管政策解讀
3 3 國外的典型法域
3 3 1 歐盟
3 3 2 美國
3 3 3 英國
3 3 4 新加坡
3 3 5 加拿大
3 3 6 韓國
第4章 大語言模型知識產權合規
4 1 著作權
4 1 1 著作權概述
4 1 2 AIGC生成物的著作權定性分析
4 1 3 AIGC技術相關的著作權侵權風險
4 1 4 典型案例分析
4 1 5 小結
4 2 開源協議
4 2 1 開源協議概述
4 2 2 開源協議引發的侵權風險
4 2 3 涉及開源協議的相關案例
4 2 4 涉及開源協議的侵權風險防範措施
4 3 專利權
4 3 1 專利權概述
4 3 2 AIGC場景下的專利權相關問題
4 4 商標權
4 4 1 商標權概述
4 4 2 AIGC場景下的商標侵權
4 4 3 人工智慧生成物與商標侵權
4 5 商業秘密
4 5 1 商業秘密概述
4 5 2 AIGC場景下常見的商業秘密相關風險
4 5 3 典型案例分析
4 5 4 小結
第5章 大語言模型數據合規
5 1 模型訓練階段
5 1 1 數據採集
5 1 2 數據質量提升
5 2 模型應用階段
5 2 1 告知同意
5 2 2 個人信息權利行使
5 2 3 收集兒童個人信息
5 2 4 數據跨境
5 3 模型優化階段
5 3 1 數據使用
5 3 2 數據安全
第6章 大語言模型內容安全
6 1 內容安全監管
6 1 1 國內視角下的監管
6 1 2 國外視角下的監管
6 2 內容安全風險
6 2 1 權利人提起的民事侵權責任
6 2 2 監管機構提起的行政處罰
6 2 3 刑事處罰
6 3 內容安全合規
6 3 1 模型訓練階段
6 3 2 模型應用階段
6 3 3 模型優化階段
第7章 大語言模型演算法合規
7 1 演算法合規框架概述
7 2 演算法備案
7 2 1 法律依據及實施概況
7 2 2 備案流程
7 2 3 演算法備案入口及角色
7 2 4 備案所需準備的文件及材料
7 2 5 備案期限
7 3 人工智慧安全評估
7 4 演算法公開透明
7 5 演算法生成內容標識
7 6 演算法反歧視
7 6 1 演算法設計
7 6 2 訓練數據選擇
7 6 3 模型生成和優化
7 7 與演算法有關的侵權
7 8 演算法合規要點總結
第8章 大語言模型倫理安全
8 1 大語言模型倫理:AI技術進步的道德維度
8 1 1 三個案例引發對AI倫理的思考
8 1 2 人工智慧倫理概述:一個複雜且涵蓋多方面的議題
8 2 人工智慧倫理的重要性
8 2 1 提升公眾信任:大語言模型倫理規範的社會影響
8 2 2 確保合規性:企業和組織遵守倫理規範的必要性
8 2 3 面向可持續的未來:倫理規範的長期社會影響
8 3 大語言模型倫理安全風險及成因分析
8 3 1 主要的倫理風險
8 3 2 倫理風險的成因
8 4 我國人工智慧倫理治理實踐
8 4 1 我國人工智慧倫理相關法規政策概述
8 4 2 確立科技倫理治理體制機制
8 5 大語言模型倫理風
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