生成式人工智能（Generative AI，GenAI）是近年來人工智能（AI）領域發展最為迅速且引人注目的分支之一。它的出現不僅革新了諸如自然語言處理、圖像生成、自動化內容創作等領域，還在醫療、金融、教育、網絡安全等多個行業中展現出巨大的應用潛力。通過生成對抗網絡（GAN）、Transformer等模型，GenAI能夠生成高度逼真的文本、圖像、音頻和視頻，這不僅提升了內容生成的效率，也為人類的創造性活動提供了強有力的工具支持。然而，伴隨著這些技術進步而來的，是一系列復雜的安全和倫理問題。 隨著GenAI技術的日趨成熟，它在推動行業進步的同時也帶來了許多值得關注的挑戰。例如，如何確保生成的內容不會被用于欺詐、虛假信息傳播、網絡攻擊等惡意目的？如何在享受技術紅利的同時，保障數據隱私、內容真實性和信息安全？這些問題不僅僅關乎技術層面，還涉及法律、倫理、社會責任等多個方面。因此，研究GenAI的安全性已經成為當下不容忽視的課題。我們必須通過跨學科的合作、全球性的政策引導以及廣泛的社會討論，確保GenAI能夠為人類帶來更多的福祉，而不是成為威脅全球安全的利刃。 本書的寫作不僅基于作者在AI和網絡安全領域的長期研究與實踐，還廣泛借鑒了國內外相關領域的前沿成果和實際案例。希望通過《生成式AI安全：GenAI驅動的智能安全體系》這本書，讀者能夠深入理解GenAI的技術本質、應用場景及安全風險，并在未來的工作中能夠有效地利用這些知識推動AI技術的健康發展。
內容簡介
這是一本全面解析生成式AI安全的前瞻性著作，系統講解了生成式AI的技術原理、安全風險與防護體系。從技術基礎到發展趨勢，從安全原理到治理框架，從應用實踐到內生安全，本書將為讀者構建前瞻、系統的生成式AI安全知識體系。
具體內容上，全書分為4個部分：
第一部分（第1～3章） 介紹了GenAI的基本概念、核心技術及其在不同領域的應用現狀與前景。在這一部分中，讀者將了解GenAI與其他AI技術的區別，特別是LLM、GAN等技術如何推動GenAI的創新發展。同時，本部分還探討了GenAI在醫療保健、金融服務、教育等領域的成功應用，展示了它如何通過智能生成提高效率、增強個性化服務，并解決一些傳統技術無法應對的問題。
第二部分（第4和5章） 重點探討了GenAI在網絡安全領域的應用及安全隱患。GenAI已經在惡意代碼生成、深度偽造等方面展現出強大的技術能力，但這些技術一旦被惡意使用，其影響將是災難性的。還詳細分析了GenAI在網絡安全生命周期中的影響，并給出了相應的實踐案例。
第三部分（第6和7章） 探討了GenAI的內生安全風險。伴隨著技術的發展，生成模型的復雜性和自主性不斷提高，傳統的安全防護措施已難以應對新興的智能攻擊與威脅。從NIST AI RMF出發，探討了如何從風險管理、合規性、價值觀對齊等角度來確保GenAI的安全。
第四部分（第8和9章） 展望了AGI（通用人工智能）在未來可能帶來的風險和挑戰。隨著AI智能水平的逐漸提升，AI失控的風險逐漸成為現實威脅，特別是當智能系統的決策能力超出人類控制時。深入探討了在通往AGI的道路上，如何通過技術創新、政策引導和倫理框架的建立，確保AI的安全發展。
作者簡介
張棟
資深安全專家，從業近10年，曾就職于中興通訊公司，現就職于國內頭部終端智能公司，擔任AI安全研究員，負責AIGC安全相關的研究和實踐，積累了豐富的經驗。
持有CISSP（Certified Information Systems Security Professional，注冊信息系統安全專業人員）認證，獲得國家級網絡安全中級職稱。多篇LLM安全與對抗主題論文的作者，兼具傳統數據安全與生成式AI 風險研究背景，擅長跨學科方法論。
目錄
Contents目 錄
本書贊譽
前 言
第一部分 GenAI：從基礎到前沿
第1章 GenAI概述 3
1.1 GenAI的產生 3
1.1.1 AI的發展歷程 3
1.1.2 什么是GenAI 5
1.1.3 與GenAI相關的核心概念 6
1.2 GenAI與其他AI類型的比較 8
1.2.1 GenAI與基于規則的AI 8
1.2.2 GenAI與專家系統 9
1.2.3 GenAI與演化算法 11
1.3 GenAI帶來變革的本質原因 13
1.4 GenAI在不同領域的應用 18
1.4.1 醫療保健 18
1.4.2 金融服務 20
1.4.3 教育 21
1.4.4 網絡安全 22
1.4.5 娛樂與媒體 23
1.5 GenAI的挑戰與未來發展 24
1.5.1 AI的擴張與失控風險 24
1.5.2 兩種思潮：有效加速主義
與有效利他主義 26
1.5.3 應對風險的策略：從倫理
到技術 27
1.5.4 GenAI的未來發展 28
第2章 GenAI的關聯學科及
應用 29
2.1 GenAI與自然語言處理 29
2.2 GenAI與數據科學 33
2.3 GenAI與人腦認知科學 36
2.4 GenAI與決策科學 38
2.5 GenAI與復雜性科學 40
第3章 GenAI的核心技術 43
3.1 GenAI的核心算法和架構 43
3.1.1 生成模型的算法 43
3.1.2 生成對抗網絡 44
3.1.3 變分自編碼器 45
3.1.4 循環神經網絡 46
3.1.5 遞歸生成網絡 47
3.1.6 Transformer 48
3.1.7 強化學習 49
3.2 生成模型解析：從數據到
部署的系統化框架 51
3.3 GenAI模型評價指標 52
3.4 GenAI技術的下一步發展：
多模態與AI Agent 54
3.4.1 多模態 54
3.4.2 AI Agent 55
第二部分 未來防御：GenAI與
網絡安全
第4章 GenAI在網絡安全中的
發展 59
4.1 網絡安全概述 59
4.2 GenAI在網絡安全中的應用
與挑戰 61
4.2.1 虛假新聞生成 61
4.2.2 深度偽造技術濫用 62
4.2.3 自動化網絡攻擊 63
4.2.4 人工智能對抗攻擊 65
4.3 GenAI對網絡安全的影響 66
第5章 GenAI在網絡安全生命
周期中的影響與實踐 68
5.1 安全和風險管理 68
5.1.1 背景 68
5.1.2 挑戰 69
5.1.3 應用 71
5.1.4 案例 72
5.2 資產安全 75
5.2.1 背景 75
5.2.2 挑戰 77
5.2.3 應用 78
5.2.4 案例 79
5.3 安全架構和工程 81
5.3.1 背景 81
5.3.2 挑戰 83
5.3.3 應用 84
5.3.4 案例 84
5.4 身份識別和訪問管理 88
5.4.1 背景 89
5.4.2 挑戰 91
5.4.3 應用 91
5.4.4 案例 92
5.5 安全評估和測試 94
5.5.1 背景 94
5.5.2 挑戰 95
5.5.3 應用 96
5.5.4 案例 97
5.6 安全運營 98
5.6.1 背景 99
5.6.2 挑戰 99
5.6.3 應用 101
5.6.4 案例 101
5.7 軟件開發安全 102
5.7.1 背景 103
5.7.2 挑戰 104
5.7.3 應用 105
5.7.4 案例 106
第三部分 面對未知：GenAI的
內生安全風險
第6章 GenAI的內生安全
風險概述 111
6.1 GenAI面臨的內生安全
風險 111
6.2 價值觀對齊與AI倫理 116
第7章 GenAI的內生安全：
基于NIST AI RMF的
風險評估與實踐 122
7.1 NIST AI RMF概述 122
7.2 GenAI系統風險評估過程
中的挑戰 125
7.3 風險控制關鍵措施 127
7.3.1 風險映射：明確風險來源
與影響邊界 127
7.3.2 風險度量：量化評估
與優先級排序 128
7.3.3 風險管理：組織層面的
資源分配與持續治理 129
7.3.4 場景化應用方案：貼合
實際與法規要求 130
7.3.5 測試-評估-驗證-確認：
技術流程中的性能檢測與
法律遵從 131
7.3.6 人機交互的復雜性與風險
應對 132
7.4 NIST AI RMF與大模型
價值觀對齊的實踐 133
7.4.1 NIST AI RMF對于價
值觀對齊的總體思路 133
7.4.2 GenAI價值觀對齊中的
核心技術 135
7.4.3 安全有監督微調與人類
反饋強化學習的局限性 140
7.4.4 價值觀對齊技術的發展
趨勢 141
第四部分 在邊緣跳舞：AGI的
雙面未來
第8章 從幻想到現實：AGI與
智能自主系統 147
8.1 什么是AGI 147
8.2 什么是意識 150
8.3 管理主動型AI系統風險的
實踐 156
8.4 智能自主系統帶來的挑戰 160
第9章 新型智慧崛起：從LLM
到多元智能的進化與
風險 165
9.1 AI是一種新的智慧形態 166
9.2 從復雜性與因果理論看GenAI
的不可解釋性 167
9.3 如何控制更高級的智慧
形態 169
9.3.1 基于有限的規則無法
約束AI的行為 169
9.3.2 通過人機協作探索對于
AI的控制 170
9.4 智能的進化與風險 172
本文來源：原創，圖片來源：原創
責任編輯：鄭琳琳，部門領導：寧姍
發布人：白鈺
