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| 內容簡介： |
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随着人工智能技术的高速发展和广泛应用，人工智能安全问题引发了人们的高度关注。本书介绍了人工智能安全的概念和范畴，并从理论技术、技术标准、产业生态、伦理、法律等不同的角度分析了人工智能所涉及的安全问题及其治理策略和解决方法。除概述外，本书介绍了采用可信计算技术解决人工智能安全问题的方法，以及无人系统安全、基于类脑计算的强人工智能及其安全、智能制造和智能城市中的人工智能应用安全、网络安全、人工智能安全可控的产业生态建设、人工智能安全标准与风险评估预警、人工智能法律伦理。总体来说，本书既概要地分析了人工智能安全问题的一般属性，又从不同角度和不同的典型应用领域分析了人工智能系统中特别的安全问题及其风险评估、预测、治理途径和解决方法。
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| 關於作者： |
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陈左宁，中国工程院院士，计算机工程技术专家，高级工程师。毕业于浙江大学计算机应用技术专业，国家并行计算机工程技术研究中心总工程师。现任中国工程院党组成员、副院长。第十届全国人大代表，第十七届、十八届中央候补委员。???自1979年以来，先后参加或领导多项国产高性能计算机系统研制工作，主持研制了多套国产大型系统软件项目，其中80年代领导研制了我国第一个与UNIX系统完全兼容的并行操作系统，在并行处理技术方面达到国际先进水平。两次获得国家科技进步特等奖、两次获得国家科技进步一等奖。获得中国青年科技奖、国家有突出贡献的优秀中青年专家、求是奖、中国青年科学家奖等。
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| 目錄：
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第1章 概述1
1.1 人工智能的发展、应用及其安全性1
1.1.1 人工智能的发展1
1.1.2 人工智能的应用4
1.1.3 人工智能带来的安全问题6
1.2 人工智能安全的范畴9
1.2.1 人工智能安全的范畴与特征9
1.2.2 人工智能安全的分类12
1.3 人工智能安全治理18
1.3.1 人工智能安全与技术标准22
1.3.2 人工智能安全与法律23
1.3.3 人工智能安全伦理道德24
1.3.4 人工智能安全评估评测24
1.4 本章小结24
参考文献25
本章执笔人29
第2章 可信计算保障人工智能安全30
2.1 可信计算技术30
2.1.1 可信计算简介30
2.1.2 可信计算相关技术31
2.1.3 可信计算标准体系35
2.2 基于可信计算构建安全可信的人工智能计算环境36
2.2.1 人工智能系统启动环境度量保护37
2.2.2 人工智能系统运行环境度量保护40
2.2.3 人工智能计算环境可信报告44
2.2.4 人工智能数据可信存储45
2.2.5 人工智能系统可信审计48
2.3 基于可信计算实现人工智能数据可信交互50
2.3.1 人工智能数据可信交互连接架构50
2.3.2 人工智能数据可信交互过程53
2.4 本章小结54
参考文献54
本章执笔人55
第3章 无人系统安全56
3.1 无人驾驶安全56
3.1.1 无人驾驶安全研究概述56
3.1.2 现状与发展趋势58
3.1.3 研究内容60
3.1.4 我国无人驾驶的人工智能安全方案和风险应对策略73
3.2 多无人系统协同76
3.2.1 发展方向与进展76
3.2.2 安全要素分析78
3.2.3 技术保障措施88
3.3 本章小结91
参考文献91
本章执笔人94
第4章 基于类脑计算的强人工智能及其安全95
4.1 概念界定及其技术实现途径95
4.1.1 相关基本概念95
4.1.2 关于强人工智能发展与实现的观点98
4.1.3 基于类脑计算的强人工智能99
4.2 时间预测及潜在安全问题分析104
4.2.1 发展阶段预测104
4.2.2 时间点预测109
4.2.3 理论及技术研究阶段的潜在安全问题113
4.2.4 应用阶段的潜在安全问题116
4.3 安全风险对策与风险预防策略研究118
4.3.1 安全风险评估及风险对策研究118
4.3.2 理论及技术研究阶段的风险预防策略121
4.3.3 应用阶段的风险预防策略研究126
4.4 本章小结128
参考文献129
本章执笔人133
第5章 智能制造和智能城市中的人工智能应用安全134
5.1 智能制造中的人工智能应用安全134
5.1.1 发展现状135
5.1.2 应用场景143
5.1.3 安全风险分析145
5.1.4 安全技术体系150
5.1.5 重点产业与应用发展方向150
5.2 智能城市中的人工智能应用安全152
5.2.1 发展现状152
5.2.2 应用场景157
5.2.3 安全风险分析160
5.2.4 安全技术体系163
5.2.5 重点产业与应用发展方向163
5.3 本章小结165
参考文献165
本章执笔人167
第6章 网络安全168
6.1 概述168
6.2 应用现状与趋势169
6.2.1 在网络攻击中的应用169
6.2.2 在网络防御中的应用176
6.3 应用引发的安全问题与应对187
6.3.1 应用引发的安全问题与应对措施综述187
6.3.2 对抗样本问题190
6.3.3 对抗样本问题的应对措施191
6.4 值得深入研究的内容193
6.4.1 基于人工智能技术的网络攻击194
6.4.2 基于人工智能技术的网络防御195
6.4.3 针对人工智能技术的网络攻击195
6.4.4 针对人工智能技术的网络防御197
6.5 本章小结198
参考文献199
本章执笔人204
第7章 人工智能安全可控的产业生态建设205
7.1 安全可控的产业生态建设的概念与内涵205
7.2 我国人工智能安全可控水平分析206
7.2.1 国内外人工智能应用技术发展研究206
7.2.2 我国人工智能安全可控需要解决的主要问题221
7.3 我国人工智能产业生态建设现状分析228
7.3.1 人工智能产业生态现状分析229
7.3.2 我国人工智能产业生态建设存在的主要问题232
7.4 我国人工智能安全可控与产业生态建设233
7.4.1 人工智能产业生态建设与安全可控水平的关系233
7.4.2 我国安全可控的人工智能软硬件发展目标234
7.4.3 我国安全可控的人工智能产业生态发展目标234
7.4.4 我国IT产业发展对安全可控的人工智能产业生态建设的
启示235
7.5 建设安全可控的人工智能产业生态的措施236
7.5.1 加强对人工智能安全可控发展的顶层设计236
7.5.2 加强人工智能应用技术的安全可控能力237
7.5.3 强化安全可控的人工智能产业生态建设238
7.5.4 人工智能应用产业链要素安全可控239
7.6 本章小结241
参考文献241
本章执笔人242
第8章 人工智能安全标准与风险评估预警243
8.1 人工智能安全标准243
8.1.1 人工智能安全标准的理论和实践意义243
8.1.2 人工智能安全标准研制概况244
8.1.3 ISO/IEC JTC1人工智能技术安全相关标准248
8.1.4 ITU-T人工智能应用安全相关标准249
8.1.5 IEEE人工智能伦理道德安全相关标准249
8.1.6 NIST组织研制人工智能安全相关标准251
8.1.7 我国的人工智能安全标准251
8.1.8 基于模块划分的人工智能安全标准体系分类254
8.2 人工智能安全风险评估264
8.2.1 风险评估的概念264
8.2.2 人工智能安全风险评估原则、流程与方法265
8.2.3 人工智能安全风险评估指标体系构建267
8.3 人工智能安全风险预警278
8.3.1 人工智能安全风险预警方法278
8.3.2 安全风险预警等级划分及阈值确定280
8.4 本章小结281
参考文献281
本章执笔人282
第9章 人工智能法律伦理283
9.1 人工智能伦理283
9.2 强人工智能伦理290
9.2.1 人工智能的伦理风险与治理现状291
9.2.2 强人工智能的伦理风险294
9.2.3 强人工智能体的伦理身份与新型伦理关系302
9.2.4 向善的强人工智能——优化共生设计307
9.2.5 强人工智能伦理治理的初步思考309
9.3 人工智能法律治理310
9.3.1 人工智能应用引发的法律问题310
9.3.2 人工智能法律治理原则、机制与规律312
9.4 本章小结317
参考文献318
本章执笔人319
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