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[当 AI 走进生活，安全风险藏在哪些 "故事" 里？](#当 AI 走进生活，安全风险藏在哪些 “故事” 里？)
前言
如今，AI已为人类的生活带来巨大的改变，我们在享受着AI带来便利的同时，却很少想过：如果它失控怎么办？诺贝尔物理学奖、图灵奖得主，"AI教父"杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）教授近日接受采访时抛出惊人观点：人类需立即行动应对AI风险，否则生存将受到威胁。他甚至用"外星舰队抵达地球"来类比，而不同的是，这个外星人是由人类自己创造的。对于如何让AI安全议题引起重视，辛顿教授悲观地认为，也许要发生一次"切尔诺贝利"式的灾难事件，才能推动业界真正行动起来。
当 AI 走进生活，安全风险藏在哪些 "故事" 里？
AI 早已不是科幻电影里的概念，它藏在我们每天的生活里：早晨被智能音箱唤醒时，它在解析语音指令；刷短视频时，它在推送你可能喜欢的内容；网购付款时，它在识别是否是你本人操作；甚至看病时，AI 辅助诊断系统会帮医生分析影像报告...... 我们享受着 AI 带来的便捷与高效，却常常忽略一个关键问题：AI 本身，也会 "出故障""被攻击" 吗？
你或许听说过这样的新闻：某公司的 AI 风控系统被 "钻了空子"，有人用伪造的交易数据骗走了贷款；某自动驾驶测试车因识别错交通标识，险些引发事故；某社交平台的 AI 审核系统被恶意诱导，误判了正常内容；甚至有人利用 "对抗样本"------ 给图片加一点人眼看不见的干扰，就让 AI 把 "猫" 认成 "狗"，把 "停止 sign" 认成 "限速 sign"。这些不是遥远的技术难题，而是可能影响我们财产安全、人身安全，甚至社会秩序的真实风险。可每当提起 "AI 安全"，很多人第一反应是 "太专业了""全是技术术语"，要么望而却步，要么只能看懂零星碎片，始终无法建立完整的认知：AI 的风险到底有哪些？攻击是怎么发生的？我们又该如何防范？
正是为了打破这种 "专业壁垒"，《白话 AI 安全：32 个故事带你读懂 AI 的攻防博弈》才选择用 "故事" 作为载体。它没有堆砌复杂的算法公式，也没有罗列晦涩的技术框架，而是把 AI 安全领域的核心问题，装进了 32 个贴近生活的场景里：可能是一个程序员发现公司 AI 推荐系统被 "刷分" 的经历，可能是一家小店老板遭遇 AI 诈骗的过程，也可能是安全研究员对抗 AI 病毒的 "攻防战"。每个故事背后，都对应着一个真实的 AI 安全风险点 ------ 比如 "数据污染""模型投毒""对抗攻击""隐私泄露"，读者跟着故事里的角色一起遇到问题、分析问题、解决问题，不知不觉中就能搞懂：原来 AI 的 "漏洞" 是这样产生的，原来防御 AI 攻击需要这么多思路。
关于《白话AI安全：32个故事带你读懂AI的攻防博弈》
接下来给大家推荐一本关于AI安全的书籍，这是一本用32个真实故事讲透AI攻防博弈的干货图书，一经上市就登上了当当"计算机与互联网"图书排行榜前列。本书从AI安全原理剖析讲起到实战技巧，助企业在日常智能系统防护实战工作中轻松应对！另外，关注本文博主，点赞+收藏本文，且在本文评论区评论"入手AI安全"，将选取三名幸运读者送出纸质版《白话AI安全：32个故事带你读懂AI的攻防博弈》一本，截止时间：2025.12.21。入手《白话AI安全：32个故事带你读懂AI的攻防博弈》传送门：https://item.jd.com/15239558.html 或者 https://product.dangdang.com/29975181.html ，个人觉得这本书非常的不错，是一本不可多得的好书，值得拥有去学习。
编辑推荐
- 真实案例驱动：融合电信、金融、医疗等多行业真实事件，将晦涩技术分解为鲜活故事，以此打破专业壁垒，零基础也能轻松看懂AI安全风险与防御逻辑。
- 内容覆盖全面：从AI面临的安全挑战，到攻防技术与应用、AI赋能安全、业界动态与未来趋势，不仅揭示AI如何被"黑"，更教你用AI打造防护体系。
- 聚焦前沿技术：深入解读越狱攻击、数据投毒、模型窃取等热门威胁，覆盖AI内生安全与衍生安全，紧跟技术前沿。
- 适合广泛读者：不管你是技术人员、管理者，还是单纯对AI安全感兴趣的"小白"，这本书都能带你真正看懂AI安全背后的本质与实战逻辑。
内容简介
随着AI技术深度融入医疗、金融、交通等关键领域，其安全风险已从技术问题升级为关乎社会稳定与伦理的核心挑战。本书以通俗易懂的"故事+对话"形式，揭开AI安全的神秘面纱，以"AI的攻防博弈"为主线，通过32个故事系统剖析AI时代的核心挑战和解决方案。
本书分为五篇，旨在帮助读者构建AI安全认知体系。第一篇从AI泄露用户隐私、AI应用技术风险等案例切入，揭示AI安全的重要性，勾勒攻防战场全貌；第二篇聚焦技术与管理双重维度，深入模型鲁棒性、可解释性差、数据质量与数据投毒等九大核心问题，探讨技术漏洞背后的伦理与法律困境；第三篇详解对抗样本、模型窃取攻击等十一类攻击手法，并给出对抗训练、可解释性工具等防护方案；第四篇展示AI如何赋能安全，包括安全大模型、AI代码审计工具等，以及电信运营商实践案例；第五篇聚焦AI安全行业动态与未来发展趋势，展望AI安全在标准规范、产业研究方向的趋势。
本书适合AI行业的技术人员（网络安全从业者、AI工程师）阅读，也适合关注AI合规的企业管理者借鉴，还适合希望系统理解AI安全的高校师生与探索者学习。
作者简介
马洁，通信与运维管理高级工程师、网络与信息安全管理师（高级）、CISE、CISP-DSG、CCRC-DSO（数据安全官），中国信息通信研究院"数据安全共同体计划专家库"入库专家，广东省通信行业协会数据安全专业委员会委员，中国电信集团公司"优秀集团级内训师" "金牌讲师"，"2024数字中国创新大赛数据安全产业讲师选拔赛"银奖、最佳风采奖、优秀课件奖；第二届"数信杯"数据安全讲师赛银奖；中国计算机行业协会网络和数据安全专业委员会授予网络和数据安全人才培养"金牌讲师"。出版译著1本，发表专业相关论文9篇，承担工作站重点课题3项，揭榜挂帅项目1项，其他重点管理及科研项目超20项。
图书目录
引子 安教授的AI安全第 一课 1
第 一篇 AI安全初探 5
故事1 AI的崛起：从图灵测试到大模型 6
故事2 AI安全风险案例：AI的安全黑洞 15
故事3 AI安全的重要性：AI的守护使命 26
故事4 AI安全攻防全貌：AI的攻防战场 37
第二篇 AI面临的安全挑战 47
故事5 AI模型的脆弱心脏：模型鲁棒性问题 48
故事6 AI模型的黑箱之谜：可解释性挑战 57
故事7 AI数据的污染危机：数据质量与数据投毒风险 66
故事8 AI算法的双刃剑：漏洞、攻击与滥用 77
故事9 AI的偏见：算法歧视与公平性 87
故事10 AI的责权：责任归属与法律挑战 93
故事11 AI武器化的隐忧：军事化应用的安全风险 101
故事12 AI时代的数据隐私保护：技术与法规解析 108
故事13 AI应用的合规挑战：各国规范性文件对比与发展趋势 118
第三篇 AI安全攻防及应用 129
故事14 扰动输入样本：欺骗AI的魔术 130
故事15 数据投毒攻击：污染AI的源头 140
故事16 模型窃取攻击：偷走AI的大脑 150
故事17 后门攻击：隐藏在AI中的定时炸弹 159
故事18 提升AI模型鲁棒性：应对输入样本扰动 168
故事19 AI数据安全防护：防御AI数据投毒 178
故事20 AI模型知识产权保护：防止模型窃取与滥用 188
故事21 AI系统安全加固：检测与防御后门攻击 197
故事22 AI内容安全的"守门员"：虚假信息识别与多模态过滤 207
故事23 AI周边安全的防护网：保障AI系统的安全 217
故事24 AI管理的"安全屋"：构建AI安全管理体系 225
第四篇 AI赋能安全 235
故事25 AI赋能安全攻防的"神兵利器"：关键技术解析 236
故事26 AI在安全测试中的利与弊：漏洞挖掘与代码审计 245
故事27 AI赋能安全防御：构建"铜墙铁壁" 253
故事28 安全产业的变革者：重塑安全生态 262
故事29 安全设备和系统的升级者：提升安全能力 271
故事30 电信运营商AI安全实践：实战案例分享 280
第五篇 AI安全行业动态与发展趋势 291
故事31 全球AI安全标准化组织：规则制定与发展 292
故事32 AI安全研究的风向标：最新研究进展 301
后记 310
《白话AI安全：32个故事带你读懂AI的攻防博弈》全书速览
结束语
未来，AI 还会渗透到更多领域：智慧交通、智慧医疗、智慧城市...... 随之而来的，也会是新的安全挑战。可能会有针对 AI 自动驾驶的新型攻击，可能会有利用 AI 生成深度伪造内容的诈骗，可能会有影响公共安全的 AI 系统故障。但只要我们记住这些故事里的 "攻防逻辑"，保持对 AI 安全的重视，就不会在新的风险面前手足无措。因为我们知道：AI 的 "弱点" 不是不可防范的，关键在于我们是否提前了解、是否做好准备。最后，希望这本书里的 32 个故事，能成为你认识 AI 安全的 "起点"。它没有教你复杂的代码，也没有讲深奥的算法，却帮你建立了对 AI 安全的 "基本认知"------ 这种认知，会让你在享受 AI 便利的同时，多一份安心；会让你在面对 AI 风险时，多一份从容。未来，当你再听到关于 AI 安全的新闻时，或许会想起书中的某个故事，然后笑着说："哦，原来这就是他们说的 XX 攻击，我知道该怎么注意了。"