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基本信息
书名：无线通信安全理论与技术
定价：42.00元
作者：李晖,牛少彰著
出版社：北京邮电大学出版社有限公司
出版日期：2011-09-01
ISBN：9787563526888
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.568kg
编辑推荐
李晖编著的《无线通信安全理论与技术(普通高校信息安全系列教材)》主要围绕无线通信安全的主要理论与技术进行研究和讨论。本书适合作为高校信息安全相关专业的本科及研究生教材，也可作为对密码学、信息安全、通信安全等内容感兴趣的技术人员或科研人员的参考读物。
内容提要
李晖编著的《无线通信安全理论与技术(普通高校信息安全系列教材)》主要围绕无线通信安全的主要理论与技术进行研究和讨论。本书共分4部分，部分是入门篇，包括，2章，分别介绍无线通信和无线通信安全的历史、分类和基本概念；第2部分是理论篇，由第3～8章组成，介绍无线通信安全的理沦基础——密码学的基础知识，包括密码学概述、对称密码体制、公钥密码体制(非对称密码体制)、认证理沦基础、数字、安全协议等内容；第3部分是实例篇，由第9～17章组成，内容包括gsm，gprs，窄带cdma，wcdma，tetra等移动通信网络的安全技术，以及wlan，adhoc ，wimax和蓝牙等无线通信网络的安全技术；第4部分是进展篇，由8～21章组成，介绍移动可信计算，移动电子商务安全、传感器网络安全和移动数字版权保护等相关内容。
《无线通信安全理论与技术(普通高校信息安全系列教材)》适合作为高校信息安全相关专业的本科及研究生教材，也可作为对密码学、信息安全、通信安全等内容感兴趣的技术人员或科研人员的参考读物。
目录
作者介绍
文摘
序言
《人工智能与社会治理：挑战与机遇》 内容概要 本书深入探讨了人工智能（AI）技术在当代社会治理中日益凸显的作用，并对其带来的深刻挑战与巨大机遇进行了系统性分析。全书分为四个部分，共十六章，力求为读者勾勒出一幅人工智能与社会治理相互交织、共同演进的宏大图景。 第一部分：人工智能的社会治理基础 本部分旨在为理解AI在社会治理中的应用奠定坚实理论基础。 第一章：人工智能的定义、演进与核心技术 在本章中，我们将首先追溯人工智能的起源与发展历程，从早期的符号主义到如今以深度学习为代表的连接主义，梳理AI技术发展的关键节点与理论突破。随后，我们将详细阐释AI的核心技术，包括但不限于机器学习（监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习（卷积神经网络、循环神经网络、Transformer模型）、自然语言处理（NLP）、计算机视觉、专家系统、推理与规划等。每一种技术都将结合其在社会治理中的潜在应用场景进行初步介绍，例如NLP在政务信息处理中的作用，计算机视觉在公共安全监控中的应用等。本章的目标是让读者对AI技术本身有一个清晰、全面的认识，为后续的讨论打下技术基石。 第二章：社会治理的内涵、演变与现代挑战 本章将聚焦于社会治理这一核心概念。我们首先界定社会治理的内涵，强调其从传统的“管理”向“服务”、“共治”的转型。接着，我们将梳理社会治理的演进脉络，包括不同历史时期社会治理模式的特点及其背后的思想渊源。在此基础上，我们将深入分析当前社会治理所面临的复杂挑战，例如全球化带来的跨国性问题、信息爆炸带来的信息不对称与信任危机、社会结构性矛盾的加剧、公共服务供给的压力以及公众参与需求的提升等。本章旨在为理解AI介入的社会治理背景提供一个宏观的视角，突出AI能够或需要解决的关键问题。 第三章：人工智能赋能社会治理的理论框架 本章将构建一套理论框架，用以理解AI如何作用于社会治理。我们将探讨“技术决定论”与“社会建构论”在AI社会治理中的适用性，并提出一种更为辩证的视角，认为AI的作用是技术因素与社会制度、伦理观念、文化背景等多种因素相互作用的结果。我们将引入“技术采纳模型”、“网络效应”、“平台治理”、“数字鸿沟”等概念，分析AI技术在社会治理系统中的传播、扩散、应用和影响机制。此外，本章还将讨论“治理的韧性”、“敏捷治理”等新理念，探讨AI如何帮助社会治理体系适应快速变化的外部环境。 第四章：人工智能在社会治理领域的技术应用场景概览 在本章，我们将对AI在社会治理各个具体领域的应用进行初步的、概括性的介绍。这包括但不限于： 公共安全与应急管理： 智能监控、风险预测、灾害预警、反恐情报分析、交通拥堵治理。 城市管理与智慧社区： 智能交通系统、能源管理、环境监测、垃圾分类、社区服务智能化、公共设施维护。 政务服务与电子政务： 智能客服、智能审批、政策解读、数据分析驱动的决策支持、个性化公共服务推荐。 司法与法律援助： 智能法律咨询、案件分析、证据搜集辅助、量刑参考、司法效率提升。 医疗健康与公共卫生： 疾病预测与防控、智能诊断辅助、药物研发加速、公共卫生监测、个性化健康管理。 教育与人才培养： 个性化学习路径推荐、智能辅导、教育资源优化配置、人才供需预测。 环境治理与可持续发展： 污染监测与溯源、气候变化模拟、可再生能源优化、生态保护监测。 本章旨在为读者展现AI在社会治理领域的广阔应用前景，激发进一步深入探讨的兴趣。 第二部分：人工智能在社会治理中的具体应用与案例分析 本部分将深入剖析AI在多个关键社会治理领域的具体应用，并辅以翔实的案例研究。 第五章：智能城市与城市治理的数字化转型 本章将聚焦于“智能城市”的建设理念与实践。我们将详细阐述AI如何赋能城市基础设施的智能化，例如智能交通信号控制、智慧停车系统、智能路灯、智能水务管理等。重点讨论AI在提升城市运行效率、优化资源配置、改善市民生活质量方面的作用。通过分析国内外成功的智能城市案例，如新加坡、杭州等，探讨其在数据采集、平台搭建、应用开发、市民参与等方面的经验与挑战。同时，还将分析智能城市建设中可能出现的“数字鸿沟”问题以及如何通过包容性设计来解决。 第六章：公共安全与社会风险防控的AI赋能 本章将深入探讨AI在提升公共安全水平和防控社会风险方面的应用。我们将分析AI在预测性警务（Predictive Policing）、异常行为检测、人脸识别与身份认证、视频监控分析、反恐情报分析、网络安全威胁检测等方面的技术原理与实际应用。重点关注AI在打击犯罪、维护社会稳定、应急响应等方面的潜力。同时，还将深入讨论AI在公共安全应用中可能引发的伦理关切，如隐私侵犯、算法歧视、过度监控等，并探讨相应的法律法规和技术保障措施。 第七章：政务服务效率提升与“智慧政务”的构建 本章将重点研究AI如何推动政务服务从“被动响应”向“主动服务”转变。我们将分析智能客服、智能问答系统、自动化流程处理（RPA）、基于自然语言处理的政策文本分析与解读、以及大数据驱动的决策支持系统在优化行政审批、提升服务效率、改善公民体验方面的作用。通过分析各地“一网通办”、“不见面审批”等改革措施中AI技术的应用，探讨如何构建更高效、透明、便捷的“智慧政务”体系。 第八章：人工智能在司法公正与法律服务领域的探索 本章将聚焦AI在司法领域的应用，旨在提升司法效率、保障司法公正。我们将探讨AI在法律检索、案例分析、合同审查、量刑建议、证据管理、以及辅助辩护等方面的潜力。分析一些司法试点项目，如智能诉讼平台、电子卷宗系统等。然而，本章也将深入讨论AI在司法领域的局限性，例如算法偏见可能对司法公正造成的威胁，以及如何确保AI系统的透明度、可解释性和可追溯性，从而构建一个既高效又公正的AI辅助司法体系。 第九章：人工智能助力公共卫生体系的智能化升级 本章将详细阐述AI在应对传染病、提升医疗服务水平、加强公共卫生监测等方面的应用。我们将分析AI在疾病早期预警、疫情传播模型预测、疫苗研发加速、智能诊断辅助、个性化治疗方案推荐、以及大规模健康数据分析等方面的作用。通过分析COVID-19疫情期间AI在疫情防控中的应用案例，探讨AI如何成为构建更具韧性、更高效的公共卫生体系的关键力量。 第十章：人工智能与社会治理的国际比较研究 本章将从国际视角出发，比较不同国家和地区在AI与社会治理领域的政策、实践和挑战。我们将选取一些代表性的国家（如美国、欧盟成员国、中国、新加坡等），分析其在AI伦理、数据隐私、算法监管、产业政策等方面的不同路径和经验。通过对比分析，为我国在AI与社会治理的顶层设计和具体实践提供参考和借鉴。 第三部分：人工智能对社会治理带来的伦理、法律与制度挑战 本部分将深入探讨AI在社会治理应用中可能引发的深层次挑战。 第十一章：算法偏见与公平性问题 本章将深入剖析算法偏见产生的根源，包括数据偏差、模型设计偏差、以及人类固有偏见在AI系统中的固化与放大。我们将详细解释不同类型的算法偏见，如种族歧视、性别歧视、年龄歧视等，以及它们如何在招聘、信贷、司法、公共服务分配等领域造成不公平的结果。本章还将探讨检测和缓解算法偏见的技术方法，以及建立公平性审计和问责机制的重要性。 第十二章：数据隐私与信息安全风险 随着AI应用的深入，海量数据的收集、存储与分析成为常态，这带来了严峻的数据隐私和信息安全挑战。本章将探讨AI技术可能如何侵犯个人隐私，例如通过面部识别、行为追踪、关联分析等方式。我们将分析数据泄露、数据滥用、网络攻击等风险，以及AI系统本身可能成为攻击目标的问题。本章还将讨论个人数据保护的法律框架（如GDPR、中国《个人信息保护法》等），以及如何通过技术手段（如差分隐私、同态加密）和管理策略来加强数据安全和隐私保护。 第十三章：AI决策的可解释性与问责机制 “黑箱”问题是当前AI技术面临的一个重要挑战，尤其是在社会治理这种需要高度透明和可问责的领域。本章将探讨AI决策的可解释性（Explainable AI, XAI）的重要性，以及如何让AI的决策过程更加透明，便于理解和审查。我们将分析在AI应用出现失误或造成损害时，如何确定责任主体，是开发者、使用者还是AI系统本身？本章还将讨论建立有效的AI问责机制的必要性，包括法律责任的界定、伦理审查的流程以及公众监督的渠道。 第十四章：数字鸿沟的加剧与社会包容性 AI技术的广泛应用可能导致新的数字鸿沟，即那些能够掌握和利用AI技术的人群与那些无法接触或理解AI技术的人群之间的差距。本章将分析AI可能如何加剧社会不平等，例如在就业、教育、医疗等领域。我们将探讨如何通过普及AI教育、提供普惠性AI服务、以及设计包容性AI产品来缩小数字鸿沟，确保AI技术的进步能够惠及社会所有成员，而非加剧社会分化。 第四部分：人工智能与社会治理的未来展望与政策建议 本部分将聚焦于AI与社会治理的未来发展趋势，并提出相应的政策建议。 第十五章：人机协同治理的未来图景 本章将展望AI与人类在社会治理领域协同工作的未来。我们认为，AI并非要取代人类，而是要成为人类决策的辅助和增强工具。我们将探讨人机协同在不同治理场景下的具体模式，例如AI提供数据分析和风险预测，人类进行最终决策和伦理判断。本章还将讨论如何设计人机交互界面，提升协作效率，以及培养能够与AI有效协同的治理人才。 第十六章：构建负责任的AI社会治理体系：政策建议与行动指南 在本章，我们将基于前文的分析，提出构建负责任的AI社会治理体系的综合性政策建议。这些建议将涵盖技术、法律、伦理、教育、国际合作等多个层面。具体而言，我们将探讨： 顶层设计与战略规划： 制定国家AI发展战略，明确AI在社会治理中的发展方向和伦理边界。 法律法规与标准制定： 建立健全AI相关的法律法规体系，明确AI应用的准入、监管和问责机制；推动AI伦理规范和技术标准的制定。 伦理审查与风险评估： 建立独立的AI伦理审查机构，对AI应用进行前瞻性风险评估。 技术创新与研发投入： 加大对可解释AI、安全AI、公平AI等方向的研发投入。 人才培养与能力建设： 加强AI相关人才的培养，提升全社会对AI的认知和理解能力。 国际合作与对话： 积极参与全球AI治理的对话与合作，分享经验，共同应对挑战。 本章将为政府、企业、学术界以及社会各界如何共同推动AI与社会治理的良性发展提供一份行动指南，旨在实现AI技术的最大化社会效益，同时最大限度地规避其潜在风险，最终构建一个更加智能、公正、安全、包容的未来社会。 结论 《人工智能与社会治理：挑战与机遇》一书，力求以系统性的理论框架、丰富的案例分析、深刻的伦理辨析和前瞻性的政策建议，为理解和应对人工智能对社会治理带来的深刻变革提供一份全面、深入的参考。本书适合对人工智能、公共管理、社会学、法学、伦理学等领域感兴趣的读者，以及相关领域的政策制定者、研究人员、从业者和关注社会发展的公众。
