计算机 类型
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195千字 字数
2025-12-01 发行日期
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主编推荐语

AI赋能网络安全，全景剖析技术原理与实践应用，助力智能时代安全挑战应对。

内容简介

本书聚焦AI与网络安全的深度融合，系统介绍AI技术在网络安全领域的创新应用与实践路径，全面解析AI赋能安全的核心原理、关键技术及典型场景，旨在为应对智能时代的网络安全挑战提供理论支撑与实践指南。

全书共7章，内容包括AI的历史与发展趋势、AI技术的价值重构、大模型全链路解析、AI在网络安全领域的深度应用、AI安全风险与合规、构建安全可信的AI应用生态，以及总结与展望，覆盖理论知识、实践案例与前沿趋势。

目录

  • 版权信息
  • 内 容 提 要
  • 编 委 会
  • 资源与支持
  • 推 荐 语
  • 推荐序一
  • 推荐序二
  • 推荐序三
  • 前 言
  • 第1章 AI的历史与发展趋势
  • 1.1 技术演进及关键节点
  • 1.1.1 AI技术发展阶段
  • 1.1.2 AI关键技术发展演进
  • 1.1.3 AI技术学派
  • 1.2 AI技术发展趋势
  • 1.2.1 AI智能体从辅助工具到自主决策的跨越
  • 1.2.2 小模型的高效化与本地化应用
  • 1.2.3 生成式搜索重构信息获取模式
  • 1.2.4 技术主权与算力基础设施的全球竞争
  • 1.3 AI发展过程中存在的争议
  • 1.3.1 参数量与AI性能是否成正比
  • 1.3.2 AI未来的发展方向是开源还是闭源
  • 1.3.3 AI系统形态分化：集中式与分布式
  • 第2章 AI技术的价值重构：个人效率、组织变革及社会影响
  • 2.1 个人生产力的指数级提升
  • 2.1.1 AI工具提高工作效率
  • 2.1.2 AI技术赋能个性化学习
  • 2.1.3 AI应用驱动职业技能重塑
  • 2.2 组织业务的战略级转型
  • 2.2.1 AI驱动组织业务全流程重塑
  • 2.2.2 AI赋能降本增效与商业模式创新
  • 2.2.3 数据驱动决策与风险防控体系升级
  • 2.3 对社会生产、生活的影响
  • 2.3.1 生产力跃迁：产业效率革命
  • 2.3.2 生产、生活基础设施智能化升级
  • 2.4 安恒信息公司“AI+安全”实践
  • 第3章 大模型全链路解析
  • 3.1 大模型的关键要素
  • 3.1.1 数据：大模型训练的原始资料
  • 3.1.2 算法：大模型的神经中枢
  • 3.1.3 算力：千亿参数的承载基石
  • 3.2 大模型架构与主流推理框架
  • 3.2.1 大模型架构的构成
  • 3.2.2 主流大模型推理框架
  • 3.3 训练大模型的方法论
  • 3.3.1 预训练：通用能力的规模化锻造
  • 3.3.2 有监督微调与LoRA微调
  • 3.3.3 强化学习：人类价值观的对齐工程
  • 3.4 大模型的部署与应用
  • 3.4.1 常见的大模型部署模式
  • 3.4.2 大模型选型决策建议
  • 3.4.3 大模型计费模式
  • 3.4.4 多模态交互方式及意义
  • 3.4.5 大模型提示词的优化
  • 3.4.6 打造适合自己的大模型
  • 3.5 大模型在各行业的典型应用场景
  • 第4章 AI在网络安全领域的深度应用
  • 4.1 AI引领智能安全运营新范式
  • 4.1.1 动态威胁检测
  • 4.1.2 海量告警研判
  • 4.1.3 安全事件联动处置
  • 4.1.4 渗透测试辅助
  • 4.1.5 代码审计智能化
  • 4.2 AI赋能构建智能风险防御体系
  • 4.2.1 全域风险监测
  • 4.2.2 未知威胁狩猎
  • 4.2.3 自动化巡检
  • 4.3 AI重构威胁情报生态
  • 4.3.1 威胁情报生产
  • 4.3.2 威胁情报评价
  • 4.3.3 威胁情报共享
  • 4.4 AI助力构建智能数据保护体系
  • 4.4.1 智能数据分类分级
  • 4.4.2 API资产管理与风险智能研判
  • 4.4.3 数据防泄露
  • 4.4.4 数据安全风险管理
  • 4.5 数据智能驱动下的安全新范式
  • 4.5.1 AI驱动数据挖掘
  • 4.5.2 数据价值智能评估
  • 4.5.3 数据安全流通与价值释放
  • 第5章 AI安全风险与合规
  • 5.1 AI核心安全风险
  • 5.1.1 基础设施风险
  • 5.1.2 模型内生风险
  • 5.1.3 数据安全风险
  • 5.1.4 应用输出风险
  • 5.2 AI治理与合规要求
  • 5.2.1 国家政策与合规要求
  • 5.2.2 国际监管与合规实践
  • 5.2.3 AI合规治理与实践
  • 第6章 构建安全可信的AI应用生态
  • 6.1 AI全生命周期安全防护
  • 6.1.1 AI全生命周期安全防护概述
  • 6.1.2 语料数据准备阶段
  • 6.1.3 大模型开发阶段
  • 6.1.4 大模型训练阶段
  • 6.1.5 部署阶段
  • 6.1.6 运行阶段
  • 6.1.7 使用与审计阶段
  • 6.2 AI通用安全框架
  • 6.2.1 “四横”基础能力矩阵
  • 6.2.2 “四纵”支撑体系构建
  • 6.2.3 “四横四纵”框架系统运作
  • 6.3 典型行业AI安全实践
  • 6.3.1 金融行业
  • 6.3.2 能源与工业领域
  • 6.3.3 政务与公共服务
  • 第7章 总结与展望
  • 7.1 AI应用形态成熟度分析
  • 7.1.1 智能问答助手：效率与局限并存
  • 7.1.2 智能体：场景化应用探索者
  • 7.1.3 数字员工：高智能背后的权衡
  • 7.1.4 具身智能：物理交互的智能新形态
  • 7.2 AI发展挑战与应对之策
  • 7.2.1 AI安全挑战：前行路上的暗礁
  • 7.2.2 应对措施：穿越风暴的指南针
  • 7.3 未来趋势：智能新纪元的曙光
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。