生成式AI安全：GenAI驱动的智能安全体系张栋_张栋_9787111782674

这是一本全面解析生成式AI安全的前瞻性著作，系统讲解了生成式AI的技术原理、安全风险与防护体系。从技术基础到发展趋势，从安全原理到治理框架，从应用实践到内生安全，本书将为读者构建前瞻、系统的生成式AI安全知识体系。
具体内容上，全书分为4个部分：
第一部分（第1～3章）介绍了GenAI的基本概念、核心技术及其在不同领域的应用现状与前景。在这一部分中，读者将了解GenAI与其他AI技术的区别，特别是LLM、GAN等技术如何推动GenAI的创新发展。同时，本部分还探讨了GenAI在医疗保健、金融服务、教育等领域的成功应用，展示了它如何通过智能生成提高效率、增强个性化服务，并解决一些传统技术无法应对的问题。
第二部分（第4和5章）重点探讨了GenAI在网络安全领域的应用及安全隐患。GenAI已经在恶意代码生成、深度伪造等方面展现出强大的技术能力，但这些技术一旦被恶意使用，其影响将是灾难性的。还详细分析了GenAI在网络安全生命周期中的影响，并给出了相应的实践案例。
第三部分（第6和7章）探讨了GenAI的内生安全风险。伴随着技术的发展，生成模型的复杂性和自主性不断提高，传统的安全防护措施已难以应对新兴的智能攻击与威胁。从NIST AI RMF出发，探讨了如何从风险管理、合规性、价值观对齐等角度来确保GenAI的安全。
第四部分（第8和9章）展望了AGI（通用人工智能）在未来可能带来的风险和挑战。随着AI智能水平的逐渐提升，AI失控的风险逐渐成为现实威胁，特别是当智能系统的决策能力超出人类控制时。深入探讨了在通往AGI的道路上，如何通过技术创新、政策引导和伦理框架的建立，确保AI的安全发展。

Preface　前　　言
本书写作目的
生成式人工智能（Generative AI，GenAI）是近年来人工智能（AI）领域发展最为迅速且引人注目的分支之一。它的出现不仅革新了诸如自然语言处理、图像生成、自动化内容创作等领域，还在医疗、金融、教育、网络安全等多个行业中展现出巨大的应用潜力。通过生成对抗网络（GAN）、Transformer等模型，GenAI能够生成高度逼真的文本、图像、音频和视频，这不仅提升了内容生成的效率，也为人类的创造性活动提供了强有力的工具支持。然而，伴随着这些技术进步而来的，是一系列复杂的安全和伦理问题。
随着GenAI技术的日趋成熟，它在推动行业进步的同时也带来了许多值得关注的挑战。例如，如何确保生成的内容不会被用于欺诈、虚假信息传播、网络攻击等恶意目的？如何在享受技术红利的同时，保障数据隐私、内容真实性和信息安全？这些问题不仅仅关乎技术层面，还涉及法律、伦理、社会责任等多个方面。因此，研究GenAI的安全性已经成为当下不容忽视的课题。我们必须通过跨学科的合作、全球性的政策引导以及广泛的社会讨论，确保GenAI能够为人类带来更多的福祉，而不是成为威胁全球安全的利刃。
本书的写作不仅基于作者在AI和网络安全领域的长期研究与实践，还广泛借鉴了国内外相关领域的前沿成果和实际案例。希望通过本书，读者能够深入理解GenAI的技术本质、应用场景及安全风险，并在未来的工作中能够有效地利用这些知识推动AI技术的健康发展。
本书主要内容
本书从多个维度探讨了生成式AI的安全问题，旨在为读者提供关于这一复杂领域的全面分析与深度思考。全书分为4个部分，具体介绍如下。
第一部分（第1～3章）介绍了GenAI的基本概念、核心技术及其在不同领域的应用现状与前景。在这一部分中，读者将了解GenAI与其他AI技术的区别，特别是LLM、GAN等技术如何推动GenAI的创新发展。同时，本部分还探讨了GenAI在医疗保健、金融服务、教育等领域的成功应用，揭示了它如何通过智能生成提高效率、增强个性化服务，并解决一些传统技术无法应对的问题。
第二部分（第4和5章）重点探讨了GenAI在网络安全领域的应用及安全隐患。GenAI已经在虚假新闻生成、深度伪造等方面展现出了强大的技术能力，但这些技术一旦被恶意使用，其影响将是灾难性的。本部分还详细分析了GenAI在网络安全生命周期中的影响，并给出了相应的实践案例。
第三部分（第6和7章）探讨了GenAI的内生安全风险。伴随着技术的发展，生成模型的复杂性和自主性不断提高，传统的安全防护措施已难以应对新兴的智能攻击与威胁。本部分从NIST AI RMF出发，探讨了如何从风险管理、合规性、价值观对齐等角度来确保GenAI的安全。
第四部分（第8和9章）展望了未来的技术趋势，特别是AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）在未来可能带来的风险和挑战。随着AI智能水平的逐渐提升，AI失控的风险逐渐成为现实威胁，特别是当智能系统的决策能力超出人类控制时。本部分深入探讨了在通往AGI的道路上，如何通过技术创新、政策引导和伦理框架的建立，确保AI的安全发展。
读者对象
技术从业者与研究人员。
管理者与决策者。
对AI感兴趣的高校师生及行业学习者。
跨学科研究者与爱好者。
勘误和支持
在写作过程中，我力求严谨，但难免会有疏漏或不足之处。若读者在阅读本书时发现任何错误或有任何改进建议，欢迎随时与我联系，邮箱为1161193867c@gmail.com，我将会在后续版本中予以修订。期待与读者携手，共同探索与完善GenAI及其安全应用的更多可能。
致谢
本书得以顺利完成，离不开各领域专家、学者、同人的鼎力支持与启发。在撰写本书的过程中，我参考了大量公开论文、行业报告与实践案例，并获益于众多前沿研究者在社区和会议上的分享。在此，对所有为GenAI及安全领域做出贡献的人表示衷心的感谢。
同时，我也要感谢家人和朋友的理解与鼓励，没有他们的支持与包容，本书无法如此顺利地面世。
愿本书在推动GenAI的安全发展与社会价值最大化方面能尽一份微薄之力，也期待读者在阅读本书后，能够对GenAI与未来的AI生态有更深刻的认识。

张　栋

目　　录　Contents
前　言
第一部分　GenAI：从基础到前沿
第1章　GenAI概述　3
1.1　GenAI的产生　3
1.1.1　AI的发展历程　3
1.1.2　什么是GenAI　5
1.1.3　与GenAI相关的核心概念　6
1.2　GenAI与其他AI类型的比较　8
1.2.1　GenAI与基于规则的AI　8
1.2.2　GenAI与专家系统　9
1.2.3　GenAI与演化算法　11
1.3　GenAI带来变革的本质原因　13
1.4　GenAI在不同领域的应用　18
1.4.1　医疗保健　18
1.4.2　金融服务　20
1.4.3　教育　21
1.4.4　网络安全　22
1.4.5　娱乐与媒体　23
1.5　GenAI的挑战与未来发展　24
1.5.1　AI的扩张与失控风险　24
1.5.2　两种思潮：有效加速主义
与有效利他主义　26
1.5.3　应对风险的策略：从伦理
到技术　27
1.5.4　GenAI的未来发展　28
第2章　GenAI的关联学科及
应用　29
2.1　GenAI与自然语言处理　29
2.2　GenAI与数据科学　33
2.3　GenAI与人脑认知科学　36
2.4　GenAI与决策科学　38
2.5　GenAI与复杂性科学　40
第3章　GenAI的核心技术　43
3.1　GenAI的核心算法和架构　43
3.1.1　生成模型的算法　43
3.1.2　生成对抗网络　44
3.1.3　变分自编码器　45
3.1.4　循环神经网络　46
3.1.5　递归生成网络　47
3.1.6　Transformer　48
3.1.7　强化学习　49
3.2　生成模型解析：从数据到
部署的系统化框架　51
3.3　GenAI模型评价指标　52
3.4　GenAI技术的下一步发展：
多模态与AI Agent　54
3.4.1　多模态　54
3.4.2　AI Agent　55
第二部分　未来防御：GenAI与
网络安全
第4章　GenAI在网络安全中的
发展　59
4.1　网络安全概述　59
4.2　GenAI在网络安全中的应用
与挑战　61
4.2.1　虚假新闻生成　61
4.2.2　深度伪造技术滥用　62
4.2.3　自动化网络攻击　63
4.2.4　人工智能对抗攻击　65
4.3　GenAI对网络安全的影响　66
第5章　GenAI在网络安全生命
周期中的影响与实践　68
5.1　安全和风险管理　68
5.1.1　背景　68
5.1.2　挑战　69
5.1.3　应用　71
5.1.4　案例　72
5.2　资产安全　75
5.2.1　背景　75
5.2.2　挑战　77
5.2.3　应用　78
5.2.4　案例　79
5.3　安全架构和工程　81
5.3.1　背景　81
5.3.2　挑战　83
5.3.3　应用　84
5.3.4　案例　84
5.4　身份识别和访问管理　88
5.4.1　背景　89
5.4.2　挑战　91
5.4.3　应用　91
5.4.4　案例　92
5.5　安全评估和测试　94
5.5.1　背景　94
5.5.2　挑战　95
5.5.3　应用　96
5.5.4　案例　97
5.6　安全运营　98
5.6.1　背景　99
5.6.2　挑战　99
5.6.3　应用　101
5.6.4　案例　101
5.7　软件开发安全　102
5.7.1　背景　103
5.7.2　挑战　104
5.7.3　应用　105
5.7.4　案例　106
第三部分　面对未知：GenAI的
内生安全风险
第6章　GenAI的内生安全
风险概述　111
6.1　GenAI面临的内生安全
风险　111
6.2　价值观对齐与AI伦理　116
第7章　GenAI的内生安全：
基于NIST AI RMF的
风险评估与实践　122
7.1　NIST AI RMF概述　122
7.2　GenAI系统风险评估过程
中的挑战　125
7.3　风险控制关键措施　127
7.3.1　风险映射：明确风险来源
与影响边界　127
7.3.2　风险度量：量化评估
与优先级排序　128
7.3.3　风险管理：组织层面的
资源分配与持续治理　129
7.3.4　场景化应用方案：贴合
实际与法规要求　130
7.3.5　测试-评估-验证-确认：
技术流程中的性能检测与
法律遵从　131
7.3.6　人机交互的复杂性与风险
应对　132
7.4　NIST AI RMF与大模型
价值观对齐的实践　133
7.4.1　NIST AI RMF对于价
值观对齐的总体思路　133
7.4.2　GenAI价值观对齐中的
核心技术　135
7.4.3　安全有监督微调与人类
反馈强化学习的局限性　140
7.4.4　价值观对齐技术的发展
趋势　141
第四部分　在边缘跳舞：AGI的
双面未来
第8章　从幻想到现实：AGI与
智能自主系统　147
8.1　什么是AGI　 147
8.2　什么是意识　150
8.3　管理主动型AI系统风险的
实践　156
8.4　智能自主系统带来的挑战　160
第9章　新型智慧崛起：从LLM
到多元智能的进化与
风险　165
9.1　AI是一种新的智慧形态　166
9.2　从复杂性与因果理论看GenAI
的不可解释性　167
9.3　如何控制更高级的智慧
形态　169
9.3.1　基于有限的规则无法
约束AI的行为　169
9.3.2　通过人机协作探索对于
AI的控制　170
9.4　智能的进化与风险　172

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