- 白话AI安全(32个故事带你读懂AI的攻防博弈)
- - 作者：编者:马洁|责编:单瑞婷
  - 出版社：人民邮电
  - ISBN：9787115682673
  - 出版日期：2025/11/01
  - 页数：312
- 售价：31.92

内容大纲
    随着AI技术深度融入医疗、金融、交通等关键领域，其安全风险已从技术问题升级为关乎社会稳定与伦理的核心挑战。本书以通俗易懂的“故事+对话”形式，揭开AI安全的神秘面纱，以“AI的攻防博弈”为主线，通过32个故事系统剖析AI时代的核心挑战和解决方案。
    本书分为五篇，旨在帮助读者构建AI安全认知体系。第一篇从AI泄露用户隐私、AI应用技术风险等案例切入，揭示AI安全的重要性，勾勒攻防战场全貌；第二篇聚焦技术与管理双重维度，深入模型鲁棒性、可解释性差、数据质量与数据投毒等九大核心问题，探讨技术漏洞背后的伦理与法律困境；第三篇详解对抗样本、模型窃取攻击等十一类攻击手法，并给出对抗训练、可解释性工具等防护方案；第四篇展示AI如何赋能安全，包括安全大模型、AI代码审计工具等，以及电信运营商实践案例；第五篇聚焦AI安全行业动态与未来发展趋势，展望AI安全在标准规范、产业研究方向的趋势。
    本书适合AI行业的技术人员（网络安全从业者、AI工程师）阅读，也适合关注AI合规的企业管理者借鉴，还适合希望系统理解AI安全的高校师生与探索者学习。
作者介绍
目录
引子  安教授的AI安全第一课
第一篇  AI安全初探
  故事1  AI的崛起：从图灵测试到大模型
  故事2  AI安全风险案例：AI的安全黑洞
  故事3  AI安全的重要性：AI的守护使命
  故事4  AI安全攻防全貌：AI的攻防战场
第二篇  AI面临的安全挑战
  故事5  AI模型的脆弱心脏：模型鲁棒性问题
  故事6  AI模型的黑箱之谜：可解释性挑战
  故事7  AI数据的污染危机：数据质量与数据投毒风险
  故事8  AI算法的双刃剑：漏洞、攻击与滥用
  故事9  AI的偏见：算法歧视与公平性
  故事10  AI的责权：责任归属与法律挑战
  故事11  AI武器化的隐忧：军事化应用的安全风险
  故事12  AI时代的数据隐私保护：技术与法规解析
  故事13  AI应用的合规挑战：各国规范性文件对比与发展趋势
第三篇  AI安全攻防及应用
  故事14  扰动输入样本：欺骗AI的魔术
  故事15  数据投毒攻击：污染AI的源头
  故事16  模型窃取攻击：偷走AI的大脑
  故事17  后门攻击：隐藏在AI中的定时炸弹
  故事18  提升AI模型鲁棒性：应对输入样本扰动
  故事19  AI数据安全防护：防御AI数据投毒
  故事20  AI模型知识产权保护：防止模型窃取与滥用
  故事21  AI系统安全加固：检测与防御后门攻击
  故事22  AI内容安全的“守门员”：虚假信息识别与多模态过滤
  故事23  AI周边安全的防护网：保障AI系统的安全
  故事24  AI管理的“安全屋”：构建AI安全管理体系
第四篇  AI赋能安全
  故事25  AI赋能安全攻防的“神兵利器”：关键技术解析
  故事26  AI在安全测试中的利与弊：漏洞挖掘与代码审计
  故事27  AI赋能安全防御：构建“铜墙铁壁”
  故事28  安全产业的变革者：重塑安全生态
  故事29  安全设备和系统的升级者：提升安全能力
  故事30  电信运营商AI安全实践：实战案例分享
第五篇  AI安全行业动态与发展趋势
  故事31  全球AI安全标准化组织：规则制定与发展
  故事32  AI安全研究的风向标：最新研究进展
后记

内容大纲

作者介绍

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