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页数:262

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出版时间:2009-3

价格:19.00元

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isbn号码:9787544610674

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科技前沿：人工智能时代的数据安全与隐私保护 作者： 跨学科安全研究联盟 出版社： 环球科技文库 定价： 128.00 元 ISBN： 978-7-5678-9012-3 --- 内容概述 本书深入剖析了当前人工智能（AI）技术飞速发展背景下，数据安全与个人隐私所面临的空前挑战与亟需构建的新型防护体系。在全球数字化转型的浪潮中，数据已成为驱动社会进步的核心生产要素，而AI技术对海量数据的依赖性，使得数据泄露、滥用和恶意攻击的风险急剧攀升。《科技前沿：人工智能时代的数据安全与隐私保护》并非仅仅停留在理论探讨层面，而是以实践指导为核心，全面覆盖了从底层算法安全到上层应用监管的完整技术图谱与治理框架。 全书结构严谨，逻辑清晰，分为六大部分共十八章。它旨在为信息安全工程师、数据科学家、法律监管人员以及关注未来科技伦理的读者提供一份详尽而实用的参考指南。 第一部分：基础理论与范式转变 (第1章至第3章) 本部分奠定了理解AI时代安全挑战的基础。我们首先回顾了传统信息安全模型（CIA三元组）在面对深度学习和大数据环境时的局限性。 第1章：数据驱动的安全观重塑 探讨了数据生命周期（采集、存储、处理、销毁）中安全控制点的演变。重点分析了“数据即资产”和“数据即风险”的双重属性。介绍了零信任架构（Zero Trust Architecture, ZTA）在分布式数据环境中的应用原则及其与传统边界防御的区别。 第2章：人工智能核心机制的安全挑战 聚焦于机器学习模型的脆弱性。详细介绍了对抗性攻击（Adversarial Attacks），包括白盒攻击和黑盒攻击，以及如何通过梯度提升和数据投毒（Data Poisoning）来误导或破坏模型决策。同时，探讨了模型逆向工程的潜在威胁。 第3章：隐私计算的理论基石 系统介绍了保障数据可用性与隐私性的关键技术。这包括联邦学习（Federated Learning, FL）的去中心化训练范式、安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）在敏感数据联合分析中的应用，以及同态加密（Homomorphic Encryption, HE）在云端直接计算未解密数据方面的最新进展与性能瓶颈分析。 第二部分：高级威胁与防御技术 (第4章至第7章) 本部分深入挖掘了针对AI系统和海量数据的特定攻击向量，并阐述了前沿的防御策略。 第4章：深度学习模型的鲁棒性增强 专注于提升模型对恶意输入的抵抗力。详述了防御性蒸馏（Defensive Distillation）、对抗性训练（Adversarial Training）的迭代优化方法，以及如何利用可解释性AI（XAI）技术来识别和排除模型中的潜在后门（Backdoors）。 第5章：数据溯源与完整性验证 鉴于数据源的日益复杂，本章探讨了如何确保训练数据的真实性和未被篡改。引入了基于区块链技术的去中心化数据审计（Decentralized Data Auditing）方案，以及内容可信度验证（Content Provenance）的标准与实践。 第6章：零知识证明与隐私保护应用 重点解析了零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）在无需暴露原始数据前提下验证特定属性的技术。通过具体的案例分析，演示了如何利用SNARKs和STARKs在身份验证、信用评估等场景中实现隐私保护。 第7章：云原生环境下的数据安全治理 随着企业广泛采用微服务和容器化技术，本章讨论了Kubernetes环境下的数据加密策略、密钥管理服务（KMS）的集成，以及云环境中的动态数据脱敏（Dynamic Data Masking）技术，确保数据在传输、存储和处理过程中的合规性。 第三部分：隐私保护技术（PETs）的工程实践 (第8章至第10章) 本部分侧重于将复杂的密码学概念转化为可落地的工程解决方案，是本书的实践核心。 第8章：联邦学习的隐私泄露风险与缓解 详细剖析了联邦学习中可能发生的成员推断攻击（Membership Inference Attacks）和模型反演攻击（Model Inversion Attacks）。提供了差分隐私（Differential Privacy, DP）机制在模型更新上传过程中的应用规范，平衡了模型性能与隐私保护的阈值。 第9章：安全多方计算的性能优化 探讨了SMPC在实际应用中（如联合风控）面临的性能开销问题。分析了基于加性秘密共享（Additive Secret Sharing）的优化算法，并对比了不同算术电路实现方案的计算效率。 第10章：同态加密的实际部署考量 深入研究了全同态加密（FHE）库（如Microsoft SEAL, Palisade）的选型标准、性能基准测试结果，以及在特定业务逻辑下如何设计高效的密文运算流程。强调了密钥管理策略对FHE系统安全性的决定性作用。 第四部分：法律法规、伦理与治理 (第11章至第13章) 数据安全不再仅是技术问题，更是法律和伦理的交叉领域。本部分关注合规性与责任认定。 第11章：全球数据监管框架的比较分析 对比了欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）、中国《个人信息保护法》（PIPL）以及美国各州隐私法案（如CCPA/CPRA）的核心要求。特别是针对跨境数据流动中数据主权和安全传输的规定进行了深入解读。 第12章：AI伦理与数据偏见（Bias）的治理 探讨了训练数据中的固有偏见如何被AI系统放大，导致歧视性结果。介绍了偏见检测指标、公平性约束优化方法（Fairness-aware Optimization），并强调了建立透明和可问责的AI治理流程的重要性。 第13章：数据主权与安全评估标准 阐述了构建国家级或行业级数据安全评估体系的必要性。详细介绍了安全成熟度模型（Security Maturity Models）在量化组织数据安全能力的实践，以及数据安全审计的重点关注领域。 第五部分：新兴领域的数据安全前瞻 (第14章至第16章) 本书紧跟技术前沿，探讨了前沿科技在数据安全维度的新兴挑战。 第14章：物联网（IoT）中的数据安全拓扑 聚焦于海量边缘设备的身份认证、数据采集的完整性保障，以及如何在资源受限的IoT设备上部署轻量级的加密和安全通信协议。 第15章：元宇宙与空间计算的数据隐私 探讨了沉浸式环境中生物特征数据（如眼动追踪、生理反应）的采集与处理带来的新型隐私风险。提出了虚拟身份（Digital Twin）的安全认证机制和数据隔离策略。 第16章：大模型（LLMs）的安全防御与对齐 专门分析了生成式AI模型面临的提示注入（Prompt Injection）攻击、模型投毒，以及如何通过强化学习与人类反馈（RLHF）来确保模型输出的安全性、准确性与伦理对齐（Alignment）。 第六部分：构建下一代安全运营体系 (第17章至第18章) 最后一部分将理论与工程实践融会贯通，指导读者建立现代化的安全运营框架。 第17章：自动化与智能化的安全运维（SecOps） 介绍如何利用SOAR（Security Orchestration, Automation and Response）平台集成AI驱动的威胁情报，实现对数据泄露事件的快速检测、响应和修复流程的自动化。强调了主动式威胁狩猎（Proactive Threat Hunting）在数据安全中的作用。 第18章：综合案例分析与未来展望 通过对金融、医疗和政府部门在数据安全转型中的实际案例进行深度剖析，总结了最佳实践。最后，展望了后量子密码学（PQC）对现有加密基础设施的潜在冲击，以及量子安全算法的迁移路线图。 --- 目标读者： 企业首席信息安全官（CISO）及安全团队 数据科学家、机器学习工程师 信息安全研究人员与高校师生 政府及金融机构的数据合规与风险管理人员 本书以其前瞻性和实操性，为应对人工智能驱动的复杂数据环境，提供了全面、深入且极具价值的解决方案。

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