《大语言模型安全：构建安全的AI应用》下载

本书围绕大语言模型应用程序的安全问题展开，共12章，分三个部分层层递进。第一部分（第1-3章）以真实案例引入大语言模型应用程序面临的安全挑战，介绍作者创立的应对项目及经验，同时探讨大语言模型应用架构与数据流控制的重要性，搭建知识框架。第二部分（第4-9章）剖析开发大语言模型应用程序的主要风险，既包含注入攻击、敏感信息泄露等传统安全风险，也涵盖训练数据投毒、幻觉等新兴AI系统特有的问题，每章通过实际案例分析，揭示风险及影响，并给出预防和减轻风险的建议。第三部分（第10-12章）通过科幻故事案例警示安全漏洞叠加的危害，阐述将安全实践融入软件开发全流程的方法，并展望大语言模型与AI技术的发展趋势，引入负责任的人工智能软件工程（RAISE）框架，助力读者维护软件安全。