- 人工智能与网络空间安全(人工智能+传媒通识系列教材)
- - 作者：编者:中国传媒大学计算机与网络空间安全学院编写组|责编:曾婧娴
  - 出版社：中国传媒大学
  - ISBN：9787565742859
  - 出版日期：2026/09/01
  - 页数：259
- 售价：27.2

内容大纲
本书系统阐释了人工智能与网络空间安全的交叉融合，涵盖了AI与网络安全基础、密码与数据安全、内容生成与合成安全、可信传播及安全治理等模块，逻辑层层递进。书中既介绍了AI基本概念与发展历程，也深入剖析了自动化攻击、数据投毒、模型窃取等新型威胁，并结合真实案例、图表解析与课后思考题，提供防御策略与技术手段。
本书揭示AI如何赋能安全防御，推动从“被动应对”转向“主动防御”，同时正视AI系统自身脆弱性，探讨隐私计算、联邦学习、可信执行环境等前沿技术在数据保护与共享中的应用；旨在帮助读者掌握基础知识、培养前瞻性安全思维，为课堂教学与行业培训提供实用读本，共同守护安全可信的数字世界。
作者介绍
目录
前言
第一章  人工智能与网络空间安全
  第一节  网络空间安全概览
    一、网络空间安全与人工智能概述
    二、网络威胁的演变
    三、安全攻防基本逻辑
  第二节  AI赋能安全防御
    一、机器学习与威胁检测
    二、深度学习与安全应用
    三、自然语言处理与安全分析
    四、AI安全运营实践
  第三节  AI系统安全威胁
    一、对抗样本攻击
    二、数据投毒与模型窃取
    三、大模型安全新挑战
    四、AI伦理与治理
  第四节  前沿展望与学习路线
    一、安全AI前沿技术
    二、职业发展与学习路线
第二章  人工智能与密码安全
  第一节  人工智能时代的密码安全
    一、密码学的基本原理
    二、AI与密码分析
    三、AI与侧信道分析
  第二节  量子密码与人工智能
    一、人工智能赋能量子密码系统
    二、量子密码保障人工智能安全
    三、量子技术与人工智能之间的安全博弈
    四、人工智能与量子密码协同安全的行业应用
  第三节  隐私保护深度学习的关键技术与优化
    一、复杂激活函数的密码学挑战
    二、基于HE与MPC的混合协议设计
    三、针对Softmax的特化隐私协议
    四、密码学算子硬件加速的发展史
    五、密码学算子硬件加速的定义
    六、密码学算子硬件加速与大规模模型适配
第三章  人工智能与数据安全
  第一节  数据安全法律法规
    一、学习数据安全法律法规的意义
    二、核心法律概述与关键条款的场景化解读
    三、数据安全的综合重要性
    四、典型合规案例教学拓展
  第二节  数据全生命周期概念与各环节安全管控内容
    一、数据采集环节
    二、数据传输环节
    三、数据存储环节
    四、数据处理环节
    五、数据销毁环节
    六、全生命周期一体化安全管理总体要求
  第三节  可信数据安全：让数据流通起来

    一、数据为什么需要流通
    二、数据流通面临哪些挑战
    三、从“保护数据”到“让数据安全流通”
    四、可信数据安全的关键技术
    五、可信数据空间：构建数据流通新生态
  第四节  人工智能数据安全赋能及风险防御
    一、人工智能在数据安全领域的应用
    二、人工智能面临的数据安全威胁与问题
    三、防御策略与应对措施
第四章  内容生成与合成安全
  第一节  数字媒体内容安全
    一、AI生成媒体检测
    二、数字媒体局部篡改取证
    三、人脸深度伪造取证
    四、人脸活体检测
  第二节  AI生成文本的对抗
    一、AI生成文本与语义层攻防
    二、AI生成文本的主要攻击场景
    三、AI生成文本检测与防御技术
  第三节  模型层安全
    一、大模型内生脆弱性
    二、模型训练与对齐安全
    三、大模型供应链与基础设施安全
    四、模型交互与智能体安全
    五、大模型价值对齐与负责任人工智能
  第四节  样本安全：对抗攻击、对抗防御与对抗检测算法
    一、基础篇
    二、攻击篇
    三、防御与检测篇
  第五节  生态层攻防：信息生态与社会治理
    一、信息生态风险概述
    二、传播生态与协同行为
    三、内容生态与事实信任
    四、数字身份与信任维护
    五、社会协同治理框架
第五章  可信传播
  第一节  可信传播的概念与框架
    一、引言：生成式AI时代的信任危机
    二、可信传播的内在逻辑
    三、五维分析框架
  第二节  来源可信：传播主体的可识别与可验证
    一、来源失焦：AI时代信息传播的信任起点之困
    二、来源可信的概念界定与层次
    三、来源可信的制度支柱
    四、来源可信的边界与过渡
  第三节  内容可信
    一、内容可信概述
    二、内容标识
    三、标识的规范应用与实践要点
    四、标识安全与实践应对

  第四节  过程可信
    一、过程可信概述
    二、传播链路的完整记录与要求
    三、平台核验义务与职责
  第五节  技术可信
    一、技术可信概述
    二、相关可信技术
    三、各类技术的协同关系
  第六节  责任可信
    一、责任可信的概念与定位
    二、责任主体的精细化解构
    三、技术标准在责任锚定中的核心作用
    四、责任可信的法律制度基础
    五、责任可信的落地实践与典型案例
第六章  人工智能安全治理
  第一节  人工智能安全治理的背景与问题框架
    一、生成式人工智能的发展推动安全治理成为重要议题
    二、人工智能安全治理的现实动因
    三、训练数据合规是人工智能治理的源头问题
    四、生成音视频版权问题成为输出端治理重点
    五、国内外法律法规要求构成人工智能治理的制度框架
    六、人工智能安全治理的问题框架
  第二节  训练数据合规与源头治理
    一、训练数据合规的基本含义与治理意义
    二、训练数据来源合法性与授权边界
    三、知识产权风险：从“可训练”到“可证明合规”
    四、个人信息、肖像权与声音权益保护
    五、广电视听训练数据的高价值与高权利复杂性
    六、数据质量、数据安全与可追溯管理
    七、源头治理的制度化与技术化路径
  第三节  生成音视频内容的版权保护与权利归属治理
    一、AI生成音视频版权治理的基本问题
    二、人工智能生成合成内容是否构成作品：人类智力投入是关键
    三、生成音视频权利归属：用户、平台与开发者的边界
    四、从“创作即确权”到“过程即证据”
    五、生成音视频对既有作品的侵权风险
    六、AI换脸、AI克隆声音与人格权益保护
    七、生成音视频版权治理的技术路径
    八、视听行业的合规治理路径
  第四节  国内外人工智能安全治理的法律法规要求
    一、我国人工智能安全治理的制度体系
    二、生成式人工智能服务管理的核心要求
    三、深度合成治理与生成内容标识要求
    四、个人信息、肖像权与声音权益的法律保护
    五、著作权与训练数据合规的制度要求
    六、平台责任与司法实践中的合规义务
    七、广电视听行业的专项治理要求
    八、欧盟、美国等国际人工智能治理趋势
    九、从法规遵守到治理能力建设
  第五节  人工智能安全治理的技术路径与行业协同

    一、从人工审核到技术治理：治理能力的转型
    二、“让机器监管机器”：源头管控、过程监管与闭环迭代
    三、内容标识、水印与深度伪造检测
    四、数字版权管理与可信管理机制
    五、训练数据流通中的安全可控机制
    六、标准体系：人类制定规则，机器执行规则
    七、多元主体协同治理机制
    八、视听行业治理的实践路径
  第六节  人工智能安全治理的国际趋势与未来展望
    一、全球人工智能治理从原则倡议走向制度执行
    二、欧盟治理趋势：风险分级、透明义务与权利保护
    三、美国治理趋势：风险管理、创新平衡与司法推动
    四、中国治理路径：安全可控、标识追溯与多元协同
    五、国际版权治理趋势：从作品保护走向数据、模型、过程和平台一体化治理
    六、视听数据要素流通趋势：高质量数据、元数据标准与可信交易
    七、技术治理趋势：从真假识别走向可信内容基础设施
    八、未来展望：构建一体化治理体系
参考文献

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作者介绍

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