這是一本全面解析生成式AI安全的前瞻性著作，系統(tǒng)講解了生成式AI的技術(shù)原理、安全風(fēng)險與防護(hù)體系。從技術(shù)基礎(chǔ)到發(fā)展趨勢，從安全原理到治理框架，從應(yīng)用實(shí)踐到內(nèi)生安全，本書將為讀者構(gòu)建前瞻、系統(tǒng)的生成式AI安全知識體系。
具體內(nèi)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(shù)及其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與前景。在這一部分中，讀者將了解GenAI與其他AI技術(shù)的區(qū)別，特別是LLM、GAN等技術(shù)如何推動GenAI的創(chuàng)新發(fā)展。同時，本部分還探討了GenAI在醫(yī)療保健、金融服務(wù)、教育等領(lǐng)域的成功應(yīng)用，展示了它如何通過智能生成提高效率、增強(qiáng)個性化服務(wù)，并解決一些傳統(tǒng)技術(shù)無法應(yīng)對的問題。
第二部分（第4和5章） 重點(diǎn)探討了GenAI在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用及安全隱患。GenAI已經(jīng)在惡意代碼生成、深度偽造等方面展現(xiàn)出強(qiáng)大的技術(shù)能力，但這些技術(shù)一旦被惡意使用，其影響將是災(zāi)難性的。還詳細(xì)分析了GenAI在網(wǎng)絡(luò)安全生命周期中的影響，并給出了相應(yīng)的實(shí)踐案例。
第三部分（第6和7章） 探討了GenAI的內(nèi)生安全風(fēng)險。伴隨著技術(shù)的發(fā)展，生成模型的復(fù)雜性和自主性不斷提高，傳統(tǒng)的安全防護(hù)措施已難以應(yīng)對新興的智能攻擊與威脅。從NIST AI RMF出發(fā)，探討了如何從風(fēng)險管理、合規(guī)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(fēng)險和挑戰(zhàn)。隨著AI智能水平的逐漸提升，AI失控的風(fēng)險逐漸成為現(xiàn)實(shí)威脅，特別是當(dāng)智能系統(tǒng)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(shù)創(chuàng)新、政策引導(dǎo)和倫理框架的建立，確保AI的安全發(fā)展。

（1）作者經(jīng)驗(yàn)豐富：作者就職于某頭部終端智能企業(yè)，負(fù)責(zé)AI安全的研究與實(shí)踐，在安全領(lǐng)域有近10年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
（2）完整知識體系：從技術(shù)基礎(chǔ)到發(fā)展趨勢，從安全原理到治理框架，從應(yīng)用實(shí)踐到內(nèi)生安全，構(gòu)建前瞻、系統(tǒng)的生成式AI安全知識體系。
（3）注重落地實(shí)操：借助30 行業(yè)案例和最佳實(shí)踐，手把手教企業(yè)如何快速落地生成式AI安全體系。

Preface　前　　言
本書寫作目的
生成式人工智能（Generative AI，GenAI）是近年來人工智能（AI）領(lǐng)域發(fā)展最為迅速且引人注目的分支之一。它的出現(xiàn)不僅革新了諸如自然語言處理、圖像生成、自動化內(nèi)容創(chuàng)作等領(lǐng)域，還在醫(yī)療、金融、教育、網(wǎng)絡(luò)安全等多個行業(yè)中展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（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(nèi)容生成的效率，也為人類的創(chuàng)造性活動提供了強(qiáng)有力的工具支持。然而，伴隨著這些技術(shù)進(jìn)步而來的，是一系列復(fù)雜的安全和倫理問題。
隨著GenAI技術(shù)的日趨成熟，它在推動行業(yè)進(jìn)步的同時也帶來了許多值得關(guān)注的挑戰(zhàn)。例如，如何確保生成的內(nèi)容不會被用于欺詐、虛假信息傳播、網(wǎng)絡(luò)攻擊等惡意目的？如何在享受技術(shù)紅利的同時，保障數(shù)據(jù)隱私、內(nèi)容真實(shí)性和信息安全？這些問題不僅僅關(guān)乎技術(shù)層面，還涉及法律、倫理、社會責(zé)任等多個方面。因此，研究GenAI的安全性已經(jīng)成為當(dāng)下不容忽視的課題。我們必須通過跨學(xué)科的合作、全球性的政策引導(dǎo)以及廣泛的社會討論，確保GenAI能夠?yàn)槿祟悗�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(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的長期研究與實(shí)踐，還廣泛借鑒了國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的前沿成果和實(shí)際案例。希望通過本書，讀者能夠深入理解GenAI的技術(shù)本質(zhì)、應(yīng)用場景及安全風(fēng)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(shù)的健康發(fā)展。
本書主要內(nèi)容
本書從多個維度探討了生成式AI的安全問題，旨在為讀者提供關(guān)于這一復(fù)雜領(lǐng)域的全面分析與深度思考。全書分為4個部分，具體介紹如下。
第一部分（第1～3章）介紹了GenAI的基本概念、核心技術(shù)及其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與前景。在這一部分中，讀者將了解GenAI與其他AI技術(shù)的區(qū)別，特別是LLM、GAN等技術(shù)如何推動GenAI的創(chuàng)新發(fā)展。同時，本部分還探討了GenAI在醫(yī)療保健、金融服務(wù)、教育等領(lǐng)域的成功應(yīng)用，揭示了它如何通過智能生成提高效率、增強(qiáng)個性化服務(wù)，并解決一些傳統(tǒng)技術(shù)無法應(yīng)對的問題。
第二部分（第4和5章）重點(diǎn)探討了GenAI在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用及安全隱患。GenAI已經(jīng)在虛假新聞生成、深度偽造等方面展現(xiàn)出了強(qiáng)大的技術(shù)能力，但這些技術(shù)一旦被惡意使用，其影響將是災(zāi)難性的。本部分還詳細(xì)分析了GenAI在網(wǎng)絡(luò)安全生命周期中的影響，并給出了相應(yīng)的實(shí)踐案例。
第三部分（第6和7章）探討了GenAI的內(nèi)生安全風(fēng)險。伴隨著技術(shù)的發(fā)展，生成模型的復(fù)雜性和自主性不斷提高，傳統(tǒng)的安全防護(hù)措施已難以應(yīng)對新興的智能攻擊與威脅。本部分從NIST AI RMF出發(fā)，探討了如何從風(fēng)險管理、合規(guī)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）展望了未來的技術(shù)趨勢，特別是AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）在未來可能帶來的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。隨著AI智能水平的逐漸提升，AI失控的風(fēng)險逐漸成為現(xiàn)實(shí)威脅，特別是當(dāng)智能系統(tǒng)的決策能力超出人類控制時。本部分深入探討了在通往AGI的道路上，如何通過技術(shù)創(chuàng)新、政策引導(dǎo)和倫理框架的建立，確保AI的安全發(fā)展。
讀者對象
技術(shù)從業(yè)者與研究人員。
管理者與決策者。
對AI感興趣的高校師生及行業(yè)學(xué)習(xí)者。
跨學(xué)科研究者與愛好者。
勘誤和支持
在寫作過程中，我力求嚴(yán)謹(jǐn)，但難免會有疏漏或不足之處。若讀者在閱讀本書時發(fā)現(xiàn)任何錯誤或有任何改進(jìn)建議，歡迎隨時與我聯(lián)系，郵箱為1161193867c@gmail.com，我將會在后續(xù)版本中予以修訂。期待與讀者攜手，共同探索與完善GenAI及其安全應(yīng)用的更多可能。
致謝
本書得以順利完成，離不開各領(lǐng)域?qū)＜�、學(xué)者、同人的鼎力支持與啟發(fā)。在撰寫本書的過程中，我參考了大量公開論文、行業(yè)報告與實(shí)踐案例，并獲益于眾多前沿研究者在社區(qū)和會議上的分享。在此，對所有為GenAI及安全領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)的人表示衷心的感謝。
同時，我也要感謝家人和朋友的理解與鼓勵，沒有他們的支持與包容，本書無法如此順利地面世。
愿本書在推動GenAI的安全發(fā)展與社會價值最大化方面能盡一份微薄之力，也期待讀者在閱讀本書后，能夠?qū)�GenAI與未來的AI生態(tài)有更深刻的認(rèn)識。

張　棟

張棟，資深安全專家，從業(yè)近10年，曾就職于中興通訊公司，現(xiàn)就職于國內(nèi)頭部終端智能公司，擔(dān)任AI安全研究員，負(fù)責(zé)AIGC安全相關(guān)的研究和實(shí)踐，積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。
持有CISSP（Certified Information Systems Security Professional，注冊信息系統(tǒng)安全專業(yè)人員）認(rèn)證，獲得國家級網(wǎng)絡(luò)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(tǒng)數(shù)據(jù)安全與生成式 AI 風(fēng)險研究背景，擅長跨學(xué)科方法論。

目　　錄　Contents
前　言
第一部分　GenAI：從基礎(chǔ)到前沿
第1章　GenAI概述　3
1.1　GenAI的產(chǎn)生　3
1.1.1　AI的發(fā)展歷程　3
1.1.2　什么是GenAI　5
1.1.3　與GenAI相關(guān)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(guī)則的AI　8
1.2.2　GenAI與專家系統(tǒng)　9
1.2.3　GenAI與演化算法　11
1.3　GenAI帶來變革的本質(zhì)原因　13
1.4　GenAI在不同領(lǐng)域的應(yīng)用　18
1.4.1　醫(yī)療保健　18
1.4.2　金融服務(wù)　20
1.4.3　教育　21
1.4.4　網(wǎng)絡(luò)安全　22
1.4.5　娛樂與媒體　23
1.5　GenAI的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展　24
1.5.1　AI的擴(kuò)張與失控風(fēng)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(yīng)對風(fēng)險的策略：從倫理
到技術(shù)　27
1.5.4　GenAI的未來發(fā)展　28
第2章　GenAI的關(guān)聯(lián)學(xué)科及
應(yīng)用　29
2.1　GenAI與自然語言處理　29
2.2　GenAI與數(shù)據(jù)科學(xué)　33
2.3　GenAI與人腦認(rèn)知科學(xué)　36
2.4　GenAI與決策科學(xué)　38
2.5　GenAI與復(fù)雜性科學(xué)　40
第3章　GenAI的核心技術(shù)　43
3.1　GenAI的核心算法和架構(gòu)　43
3.1.1　生成模型的算法　43
3.1.2　生成對抗網(wǎng)絡(luò)　44
3.1.3　變分自編碼器　45
3.1.4　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　46
3.1.5　遞歸生成網(wǎng)絡(luò)　47
3.1.6　Transformer　48
3.1.7　強(qiáng)化學(xué)習(xí)　49
3.2　生成模型解析：從數(shù)據(jù)到
部署的系統(tǒng)化框架　51
3.3　GenAI模型評價指標(biāo)　52
3.4　GenAI技術(shù)的下一步發(fā)展：
多模態(tài)與AI Agent　54
3.4.1　多模態(tài)　54
3.4.2　AI Agent　55
第二部分　未來防御：GenAI與
網(wǎng)絡(luò)安全
第4章　GenAI在網(wǎng)絡(luò)安全中的
發(fā)展　59
4.1　網(wǎng)絡(luò)安全概述　59
4.2　GenAI在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用
與挑戰(zhàn)　61
4.2.1　虛假新聞生成　61
4.2.2　深度偽造技術(shù)濫用　62
4.2.3　自動化網(wǎng)絡(luò)攻擊　63
4.2.4　人工智能對抗攻擊　65
4.3　GenAI對網(wǎng)絡(luò)安全的影響　66
第5章　GenAI在網(wǎng)絡(luò)安全生命
周期中的影響與實(shí)踐　68
5.1　安全和風(fēng)險管理　68
5.1.1　背景　68
5.1.2　挑戰(zhàn)　69
5.1.3　應(yīng)用　71
5.1.4　案例　72
5.2　資產(chǎn)安全　75
5.2.1　背景　75
5.2.2　挑戰(zhàn)　77
5.2.3　應(yīng)用　78
5.2.4　案例　79
5.3　安全架構(gòu)和工程　81
5.3.1　背景　81
5.3.2　挑戰(zhàn)　83
5.3.3　應(yīng)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(zhàn)　91
5.4.3　應(yīng)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(zhàn)　95
5.5.3　應(yīng)用　96
5.5.4　案例　97
5.6　安全運(yùn)營　98
5.6.1　背景　99
5.6.2　挑戰(zhàn)　99
5.6.3　應(yīng)用　101
5.6.4　案例　101
5.7　軟件開發(fā)安全　102
5.7.1　背景　103
5.7.2　挑戰(zhàn)　104
5.7.3　應(yīng)用　105
5.7.4　案例　106
第三部分　面對未知：GenAI的
內(nèi)生安全風(fēng)險
第6章　GenAI的內(nèi)生安全
風(fēng)險概述　111
6.1　GenAI面臨的內(nèi)生安全
風(fēng)險　111
6.2　價值觀對齊與AI倫理　116
第7章　GenAI的內(nèi)生安全：
基于NIST AI RMF的
風(fēng)險評估與實(shí)踐　122
7.1　NIST AI RMF概述　122
7.2　GenAI系統(tǒng)風(fēng)險評估過程
中的挑戰(zhàn)　125
7.3　風(fēng)險控制關(guān)鍵措施　127
7.3.1　風(fēng)險映射：明確風(fēng)險來源
與影響邊界　127
7.3.2　風(fēng)險度量：量化評估
與優(yōu)先級排序　128
7.3.3　風(fēng)險管理：組織層面的
資源分配與持續(xù)治理　129
7.3.4　場景化應(yīng)用方案：貼合
實(shí)際與法規(guī)要求　130
7.3.5　測試-評估-驗(yàn)證-確認(rèn)：
技術(shù)流程中的性能檢測與
法律遵從　131
7.3.6　人機(jī)交互的復(fù)雜性與風(fēng)險
應(yīng)對　132
7.4　NIST AI RMF與大模型
價值觀對齊的實(shí)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(shù)　135
7.4.3　安全有監(jiān)督微調(diào)與人類
反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)的局限性　140
7.4.4　價值觀對齊技術(shù)的發(fā)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(xiàn)實(shí)：AGI與
智能自主系統(tǒng)　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(tǒng)風(fēng)險的
實(shí)踐　156
8.4　智能自主系統(tǒng)帶來的挑戰(zhàn)　160
第9章　新型智慧崛起：從LLM
到多元智能的進(jìn)化與
風(fēng)險　165
9.1　AI是一種新的智慧形態(tài)　166
9.2　從復(fù)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(tài)　169
9.3.1　基于有限的規(guī)則無法
約束AI的行為　169
9.3.2　通過人機(jī)協(xié)作探索對于
AI的控制　170
9.4　智能的進(jìn)化與風(fēng)險　172