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内容简介：本书分为五篇，旨在帮助读者构建AI安全认知体系。第一篇从图灵测试失效、深度伪造诈骗等案例切入，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、数据投毒、算法歧视等九大核心问题，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、后门攻击等11类攻防手法，并给出模型加固、数据防护等实战解决方案；第四篇展示AI如何重塑安全生态，包括漏洞挖掘、防御体系升级及电信运营商实践案例；第五篇聚焦行业动态、标准化进程与未来趋势，展望AI安全在法律合规、产业赋能方向的趋势。