·真实案例驱动：融合电信、金融、医疗等多行业真实事件，将晦涩技术分解为鲜活故事，以此破专业壁垒，零基础也能轻松看懂AI安全风险与防御逻辑。 ·内容覆盖全面：从AI面临的安全挑战，到攻防技术与应用、AI赋能安全、业界动态与未来趋势，不仅揭示AI如何被“黑”，更教你用AI造防护体系。 ·聚焦前沿技术：深解读越狱攻、数据投毒、模型窃取等热门威胁，覆盖AI内生安全与衍生安全，紧跟技术前沿。
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内容提要
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专家委员会
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写给站在AI浪潮中的你
资源与支持
引子 安教授的AI安全第一课
第一篇 AI安全初探
故事1 AI的崛起：从图灵测试到大模型
故事2 AI安全风险案例：AI的安全黑洞
故事3 AI安全的重要性：AI的守护使命
故事4 AI安全攻防全貌：AI的攻防战场
第二篇 AI面临的安全挑战
故事5 AI模型的脆弱心脏：模型鲁棒性问题
故事6 AI模型的黑箱之谜：可解释性挑战
故事7 AI数据的污染危机：数据质量与数据投毒风险
故事8 AI算法的双刃剑：漏洞、攻击与滥用
故事9 AI的偏见：算法歧视与公平性
故事10 AI的责权：责任归属与法律挑战
故事11 AI武器化的隐忧：军事化应用的安全风险
故事12 AI时代的数据隐私保护：技术与法规解析
故事13 AI应用的合规挑战：各国规范性文件对比与发展趋势
第三篇 AI安全攻防及应用
故事14 扰动输入样本：欺骗AI的魔术
故事15 数据投毒攻击：污染AI的源头
故事16 模型窃取攻击：偷走AI的大脑
故事17 后门攻击：隐藏在AI中的定时炸弹
故事18 提升AI模型鲁棒性：应对输入样本扰动
故事19 AI数据安全防护：防御AI数据投毒
故事20 AI模型知识产权保护：防止模型窃取与滥用
故事21 AI系统安全加固：检测与防御后门攻击
故事22 AI内容安全的“守门员”：虚假信息识别与多模态过滤
故事23 AI周边安全的防护网：保障AI系统的安全
故事24 AI管理的“安全屋”：构建AI安全管理体系
第四篇 AI赋能安全
故事25 AI赋能安全攻防的“神兵利器”：关键技术解析
故事26 AI在安全测试中的利与弊：漏洞挖掘与代码审计
故事27 AI赋能安全防御：构建“铜墙铁壁”
故事28 安全产业的变革者：重塑安全生态
故事29 安全设备和系统的升级者：提升安全能力
故事30 电信运营商AI安全实践：实战案例分享
第五篇 AI安全行业动态与发展趋势
故事31 全球AI安全标准化组织：规则制定与发展
故事32 AI安全研究的风向标：最新研究进展
后 记
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