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| 編輯推薦： |
全景式指南：本书系统构建了从人工智能历史、生成式AI与大语言模型（如GPT）原理，到安全攻防、隐私保护及法律合规的完整知识体系，助你一站式掌握AI治理的核心框架。
聚焦前沿，实战攻防：直击生成式AI安全最前线，深入剖析OWASP十大AI风险、MITRE ATLAS攻击框架及提示词注入等新兴威胁，并配套丰富案例与技能测试，带你从理论走向实战。
顶尖作者，双重背书：作者由思科杰出工程师兼伦理黑客，与牛津大学AI安全研究员联袂；译者兼具产业与学术背景。强强联合，确保内容兼具技术深度与治理视野。
跨学科洞见：突破纯技术视角，深度融合法律、伦理与工程实践，深刻解读GDPR合规、算法偏见、知识产权及问责制等关键议题，提供负责任AI发展的平衡路径。
面向多元读者，资源丰富：无论是政策制定者、安全从业者、法律专家还是高校师生，都能从中获得坚实指导。附赠习题答案、思维导图等配套资源，助力学习与教学。
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| 內容簡介： |
随着人工智能技术在日常生活中的广泛应用，其安全、隐私与伦理问题已不容忽视。本书系统阐述了人工智能的演进历程与未来发展趋势：从早期机器学习的开创性研究，到当前人工智能技术在各领域的实际应用，再到对未来社会的深远影响，全面剖析了人工智能模型与实施方式。此外，本书深入探讨了漏洞检测的重要性，提供了对现实世界潜在风险的深刻洞察，并提出了保障人工智能安全的实践建议。在推动人工智能技术发展的同时，本书也对问责制、隐私保护与伦理问题进行了深入探讨，审视了监管与立法层面的现状，并提出了对人工智能监管义务及其影响的批判性思考，涉及版权保护、专利及其他知识产权方面的挑战。
本书适合人工智能相关政策制定者和法律从业者、网络安全和人工智能领域的专业人士，以及计算机科学和网络安全等专业的学生阅读。
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| 關於作者： |
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作者：奥马尔·桑托斯（Omar Santos）一位网络安全领域的思想领袖，致力于通过行业协作提升关键基础设施的安全性。奥马尔是DEF CON Red Team Village负责人、通用安全通告框架（CSAF）技术委员会主席、OpenEoX创始人、开放标准组织OASIS的董事会成员。奥马尔与众多组织都有合作，包括国际事件响应与安全组织论坛（FIRST）等。佩塔尔·拉丹列夫（Petar Radanliev）牛津大学计算机科学系博士后研究员。他曾在2014年获得威尔士大学博士学位，在转入牛津大学计算机科学系之前，他先后在伦敦帝国理工学院、剑桥大学、麻省理工学院、牛津大学工程科学系从事博士后研究。他目前的研究重点是人工智能、网络安全、量子计算和区块链技术。在进入学术界之前，佩塔尔·拉丹列夫博士在苏格兰皇家银行（RBS）担任了10年网络安全经理，并在英国国防部担任了5年首席渗透测试员。译者：郑烨婕东方财富AI研究院高级研究员，兼任上海开源信息技术协会金融智能专委会秘书长、亚洲科技促进可持续发展目标联盟理事。曾在商汤科技研究院和AI伦理委员会工作，长期致力于人工智能技术科研成果转化与AI安全治理研究。作为主笔撰写的AI可持续发展报告被联合国《AI战略资源指南》收录，并出版人工智能治理专著《黑镜与秩序：数智化风险社会下的人工智能伦理与治理》及其英文版AI Ethics and Governance：Black Mirror and Order，后者入围Springer Nature中国新发展奖。高世健云南林业职业技术学院副教授，硕士毕业于云南大学，中国计算机学会（CCF）人工智能与模式识别专业委员会委员，CCF技术公益大使。目前主要研究方向是机器学习与多模态大模型。曾合作著有《Vague集理论研究及其应用》一书。
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| 目錄：
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第 1 章 人工智能与机器学习的历史概述
1.1 伊娃的故事 002
1.2 人工智能的起源 003
1.3 人工智能的发展 005
1.4 理解人工智能和机器学习 008
1.5 伊娃故事的结局 026
1.6 小结 027
1.7 技能测试 028
第 2 章 人工智能和机器学习技术的基础和应用
2.1 哪些是领先的人工智能和机器学习技术及算法？ 033
2.2 ChatGPT 与领先的人工智能及机器学习技术 ：探索能力与应用 041
2.3 了解两类人工智能 ：基于能力的类别和基于功能的类别 050
2.4 案例研究 ：利用人工智能和机器学习应对现实世界的挑战 051
2.5 反思人工智能技术的社会和伦理影响 052
2.6 评估人工智能和深度学习技术的未来趋势和新兴发展 054
2.7 小结 055
2.8 技能测试 056
第 3 章 生成式人工智能和大语言模型
3.1 生成式人工智能和大语言模型简介 061
3.2 大语言模型 ：革新自然语言处理 082
3.3 Hugging Face 089
3.4 Auto-GPT ：自主人工智能应用的革命性突破 091
3.5 小结 091
3.6 技能测试 092
3.7 补充资料 097
第 4 章 人工智能和机器学习安全的基石
4.1 认识人工智能安全的必要性 098
4.2 对抗性攻击 100
4.3 数据投毒攻击 102
4.4 大语言模型的 OWASP 十大安全风险 104
4.5 成员推理攻击 115
4.6 规避攻击 121
4.7 模型逆向攻击 125
4.8 后门攻击 126
4.9 探索防御措施 127
4.10 小结 128
4.11 技能测试 129
4.12 补充资料 130第 5 章 破解人工智能系统
5.1 破解 FakeMedAI 132
5.2 MITRE ATLAS 134
5.3 深入研究人工智能和机器学习攻击的战术与技术 136
5.4 运用提示词注入 151
5.5 人工智能模型的红队测试 152
5.6 小结 152
5.7 技能测试 153
第 6 章 系统和基础设施安全
6.1 人工智能系统的漏洞、风险及其潜在影响 156
6.2 AI BOM 164
6.3 数据安全漏洞 165
6.4 云安全漏洞 167
6.5 人工智能系统的安全设计原则 170
6.6 人工智能模型安全 171
6.7 人工智能系统的基础设施安全 172
6.8 人工智能系统的威胁检测与事件响应 177
6.9 人工智能系统的额外安全技术与考量 180
6.10 小结 181
6.11 技能测试 182
6.12 补充资料 183
第 7 章 隐私与伦理：应对人工智能世界中的隐私与伦理挑战
7.1 为什么需要平衡人工智能的优势与伦理风险及隐私问题？ 186
7.2 人工智能在隐私保护方面面临哪些挑战？在人工智能开发与应用
过程中，隐私和伦理的重要性何在？ 187
7.3 人工智能和 ChatGPT 的阴暗面 ：隐私问题与伦理影响 189
7.4 人工智能算法中的数据收集与存储 ：潜在风险与伦理隐私问题 191
7.5 人工智能与 ChatGPT 的伦理网络 198
7.6 保护隐私，释放知识 ：数据安全时代的差分隐私与联邦学习 209
7.7 机器的和谐 ：在人工智能系统中培养公平、多样性和人类控制 210
7.8 现实案例研究和虚构故事 ：人工智能和 ChatGPT 中的隐私泄露 211
7.9 小结 218
7.10 技能测试 219
第 8 章 人工智能系统的法律与合规
8.1 法律和监管环境 225
8.2 遵守人工智能法律和数据保护法规 227
8.3 对话式人工智能的知识产权问题 229
8.4 解读人工智能时代的责任与问责制 231
8.5 人工智能系统的合理开发与应用 ：有效治理和风险管理战略 235
8.6 人工智能领域的国际合作与标准 238
8.7 人工智能合规的未来趋势与展望 240
8.8 释放量子风暴 ：2050 年英国牛津的人工智能网络安全、量子计算与
新型网络攻击的虚构故事 243
8.9 小结 244
8.10 技能测试 245
补充阅读 附录
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