这是一本全面解析生成式AI安全的前瞻性著作，系统讲解了生成式AI的技术原理、安全风险与防护体系。从技术基础到发展趋势，从安全原理到治理框架，从应用实践到内生安全，本书将为读者构建前瞻、系统的生成式AI安全知识体系。 具体内容上，全书分为4个部分： 第一部分（第1～3章）介绍了GenAI的基本概念、核心技术及其在不同领域的应用现状与前景。在这一部分中，读者将了解GenAI与其他AI技术的区别，特别是LLM、GAN等技术如何推动GenAI的创新发展。同时，本部分还探讨了GenAI在医疗保健、金融服务、教育等领域的成功应用，展示了它如何通过智能生成提高效率、增强个性化服务，并解决一些传统技术无法应对的问题。 第二部分（第4和5章）重点探讨了GenAI在网络安全领域的应用及安全隐患。GenAI已经在恶意代码生成、深度伪造等方面展现出强大的技术能力，但这些技术一旦被恶意使用，其影响将是灾难性的。还详细分析了GenAI在网络安全生命周期中的影响，并给出了相应的实践案例。 第三部分（第6和7章）探讨了GenAI的内生安全风险。伴随着技术的发展，生成模型的复杂性和自主性不断提高，传统的安全防护措施已难以应对新兴的智能攻击与威胁。从NISTAIRMF出发，探讨了如何从风险管理、合规性、价值观对齐等角度来确保GenAI的安全。 第四部分（第8和9章）展望了AGI（通用人工智能）在未来可能带来的风险和挑战。随着AI智能水平的逐渐提升，AI失控的风险逐渐成为现实威胁，特别是当智能系统的决策能力超出人类控制时。深入探讨了在通往AGI的道路上，如何通过技术创新、政策引导和伦理框架的建立，确保AI的安全发展。

第一部分 GenAI：从基础到前沿
第1章 GenAI概述
1.1 GenAI的产生
1.1.1 AI的发展历程
1.1.2 什么是GenAI
1.1.3 与GenAI相关的核心概念
1.2 GenAI与其他AI类型的比较
1.2.1 GenAI与基于规则的AI
1.2.2 GenAI与专家系统
1.2.3 GenAI与演化算法
1.3 GenAI带来变革的本质原因
1.4 GenAI在不同领域的应用
1.4.1 医疗保健
1.4.2 金融服务
1.4.3 教育
1.4.4 网络安全
1.4.5 娱乐与媒体
1.5 GenAI的挑战与未来发展
1.5.1 AI的扩张与失控风险
1.5.2 两种思潮：有效加速主义与有效利他主义
1.5.3 应对风险的策略：从伦理到技术
1.5.4 GenAI的未来发展
第2章 GenAI的关联学科及应用
2.1 GenAI与自然语言处理
2.2 GenAI与数据科学
2.3 GenAI与人脑认知科学
2.4 GenAI与决策科学
2.5 GenAI与复杂性科学
第3章 GenAI的核心技术
3.1 GenAI的核心算法和架构
3.1.1 生成模型的算法
3.1.2 生成对抗网络
3.1.3 变分自编码器
3.1.4 循环神经网络
3.1.5 递归生成网络
3.1.6 Transformer
3.1.7 强化学习
3.2 生成模型解析：从数据到部署的系统化框架
3.3 GenAI模型评价指标
3.4 GenAI技术的下一步发展：多模态与AI Agent
3.4.1 多模态
3.4.2 AI Agent
第二部分 未来防御：GenAI与网络安全
第4章 GenAI在网络安全中的发展
4.1 网络安全概述
4.2 GenAI在网络安全中的应用与挑战
4.2.1 虚假新闻生成
4.2.2 深度伪造技术滥用
4.2.3 自动化网络攻击
4.2.4 人工智能对抗攻击
4.3 GenAI对网络安全的影响
第5章 GenAI在网络安全生命周期中的影响与实践
5.1 安全和风险管理
5.1.1 背景
5.1.2 挑战
5.1.3 应用
5.1.4 案例
5.2 资产安全
5.2.1 背景
5.2.2 挑战
5.2.3 应用
5.2.4 案例
5.3 安全架构和工程
5.3.1 背景
5.3.2 挑战
5.3.3 应用
5.3.4 案例
5.4 身份识别和访问管理
5.4.1 背景
5.4.2 挑战
5.4.3 应用
5.4.4 案例
5.5 安全评估和测试
5.5.1 背景
5.5.2 挑战
5.5.3 应用
5.5.4 案例
5.6 安全运营
5.6.1 背景
5.6.2 挑战
5.6.3 应用
5.6.4 案例
5.7 软件开发安全
5.7.1 背景
5.7.2 挑战
5.7.3 应用
5.7.4 案例
第三部分 面对未知：GenAI的内生安全风险
第6章 GenAI的内生安全风险概述
6.1 GenAI面临的内生安全风险
6.2 价值观对齐与AI伦理
第7章 GenAI的内生安全：基于NIST AI RMF的风险评估与实践
7.1 NIST AI RMF概述
7.2 GenAI系统风险评估过程中的挑战
7.3 风险控制关键措施
7.3.1 风险映射：明确风险来源与影响边界
7.3.2 风险度量：量化评估与优先级排序
7.3.3 风险管理：组织层面的资源分配与持续治理
7.3.4 场景化应用方案：贴合实际与法规要求
7.3.5 测试-评估-验证-确认：技术流程中的性能检测与法律遵从
7.3.6 人机交互的复杂性与风险应对
7.4 NIST AI RMF与大模型价值观对齐的实践
7.4.1 NIST AI RMF对于价值观对齐的总体思路
7.4.2 GenAI价值观对齐中的核心技术
7.4.3 安全有监督微调与人类反馈强化学习的局限性
7.4.4 价值观对齐技术的发展趋势
第四部分 在边缘跳舞：AGI的双面未来
第8章 从幻想到现实：AGI与智能自主系统
8.1 什么是AGI
8.2 什么是意识
8.3 管理主动型AI系统风险的实践
8.4 智能自主系统带来的挑战
第9章 新型智慧崛起：从LLM到多元智能的进化与风险
9.1 AI是一种新的智慧形态
9.2 从复杂性与因果理论看GenAI的不可解释性
9.3 如何控制更高级的智慧形态
9.3.1 基于有限的规则无法约束AI的行为
9.3.2 通过人机协作探索对于AI的控制
9.4 智能的进化与风险