（1）作者经验丰富：作者就职于某头部终端智能企业，负责AI安全的研究与实践，在安全领域有近10年的实践经验。 （2）完整知识体系：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，构建前瞻、系统的生成式AI安全知识体系。 （3）注重落地实操：借助30 行业案例和最佳实践，手把手教企业如何快速落地生成式AI安全体系。
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Preface 前言
Part 1 第一部分 GenAI：从基础到前沿
Chapter 1 第1章 GenAI概述
1.1 GenAI的产生
1.2 GenAI与其他AI类型的比较
1.3 GenAI带来变革的本质原因
1.4 GenAI在不同领域的应用
1.5 GenAI的挑战与未来发展
Chapter 2 第2章 GenAI的关联学科及应用
2.1 GenAI与自然语言处理
2.2 GenAI与数据科学
2.3 GenAI与人脑认知科学
2.4 GenAI与决策科学
2.5 GenAI与复杂性科学
Chapter 3 第3章 GenAI的核心技术
3.1 GenAI的核心算法和架构
3.2 生成模型解析：从数据到部署的系统化框架
3.3 GenAI模型评价指标
3.4 GenAI技术的下一步发展：多模态与AI Agent
Part 2 第二部分 未来防御：GenAI与网络安全
Chapter 4 第4章 GenAI在网络安全中的发展
4.1 网络安全概述
4.2 GenAI在网络安全中的应用与挑战
4.3 GenAI对网络安全的影响
Chapter 5 第5章 GenAI在网络安全生命周期中的影响与实践
5.1 安全和风险管理
5.2 资产安全
5.3 安全架构和工程
5.4 身份识别和访问管理
5.5 安全评估和测试
5.6 安全运营
5.7 软件开发安全
Part 3 第三部分 面对未知：GenAI的内生安全风险
Chapter 6 第6章 GenAI的内生安全风险概述
6.1 GenAI面临的内生安全风险
6.2 价值观对齐与AI伦理
Chapter 7 第7章 GenAI的内生安全：基于NIST AI RMF的风险评估与实践
7.1 NIST AI RMF概述
7.2 GenAI系统风险评估过程中的挑战
7.3 风险控制关键措施
7.4 NIST AI RMF与大模型价值观对齐的实践
Part 4 第四部分 在边缘跳舞：AGI的双面未来
Chapter 8 第8章 从幻想到现实：AGI与智能自主系统
8.1 什么是AGI
8.2 什么是意识
8.3 管理主动型AI系统风险的实践
8.4 智能自主系统带来的挑战
Chapter 9 第9章 新型智慧崛起：从LLM到多元智能的进化与风险
9.1 AI是一种新的智慧形态
9.2 从复杂性与因果理论看GenAI的不可解释性
9.3 如何控制更高级的智慧形态
9.4 智能的进化与风险
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