Intelligence and Security Informatics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-05-03

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540715481

丛书系列:

图书标签:

情报学
安全信息学
数据挖掘
机器学习
网络安全
情报分析
信息安全
模式识别
人工智能
大数据分析

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具体描述

This book constitutes the refereed proceedings of the Pacific Asia Workshop on Intelligence and Security Informatics, PAISI 2007, held in Chengdu, China in April 2007.</P>

The 18 revised full papers, 14 revised short papers, and extended abstracts of 10 poster papers presented were carefully reviewed and selected from 159 submissions. The papers are organized in topical sections on crime analysis, emergency response and surveillance, intrusion detection, network security, data and text mining, cybercrime and information access and security, intrusion detection, network security, terrorism informatics and crime analysis, network security and intrusion detection.</P>

好的，这是一本关于“人工智能与安全信息学”的图书简介，不包含该书具体内容，但详细描述了该领域的一般性议题、研究挑战、应用前景以及所需知识背景： --- 《数字时代的智能决策与信息安全》图书简介在信息爆炸与技术迭代的浪潮中，社会运行的底层逻辑正经历着由数据驱动的深刻变革。本书并非聚焦于单一的技术栈或特定的算法模型，而是旨在提供一个宏观的、跨学科的视角，审视在高度互联的数字生态系统中，如何有效利用新兴的智能技术提升决策效率，同时构建坚不可摧的信息安全防护体系。本书面向对前沿技术融合应用、复杂系统治理以及数据安全战略有深度兴趣的研究人员、高级工程师以及决策者。第一部分：智能驱动的决策范式转型本书首先探讨了在当前复杂多变的商业、政府及公共服务环境中，传统线性决策模型所面临的局限性。我们深入分析了智能技术如何赋能前瞻性分析与实时响应。数据基础与知识表示：现代决策的基石在于对海量异构数据的有效捕获、清洗与结构化。本书将详细梳理从非结构化文本、传感器数据到交易记录等不同模态数据中提取高价值信息的方法论。重点讨论知识图谱在构建复杂关系网络、辅助理解深层业务逻辑中的作用，以及如何将这些知识转化为可计算的智能模型输入。认知计算与自动化推理：智能系统的核心在于模仿甚至超越人类的认知过程。本书剖析了自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）在信息理解与环境感知层面的最新进展，并讨论了它们如何被集成到决策支持系统中。我们探讨了可解释性人工智能（XAI）的重要性，尤其是在高风险决策场景中，理解模型“为什么”做出某个判断，是建立信任和确保合规的关键所在。系统优化与资源配置：在资源受限的环境下，智能技术如何实现全局最优解？本书将分析强化学习（RL）和复杂系统模拟在供应链管理、动态定价、网络流量优化等领域的应用潜力。这部分强调的不是算法细节，而是如何将这些优化框架应用于解决现实世界中动态、非平稳环境下的资源调度问题。第二部分：信息安全架构的智能化重构信息安全已不再是简单的边界防御，而是需要与威胁态势同步演进的主动防御体系。本书将深入剖析智能技术在安全领域带来的范式转变，从被动响应转向主动预警与预测。威胁情报与态势感知：传统基于签名的检测方法已无法应对零日攻击和高级持续性威胁（APT）。本书聚焦于如何利用机器学习模型对海量网络日志、安全事件报告（SIRs）和暗网数据进行异常行为检测。讨论如何构建高效的威胁情报聚合与关联平台，通过智能分析识别潜伏的攻击链条和未知的恶意模式。安全运营的自动化与增强：在海量的告警中，安全分析师面临严重的“告警疲劳”。本书探讨了安全编排、自动化与响应（SOAR）平台中智能组件的作用，包括利用深度学习对恶意代码进行分类、自动生成事件响应剧本，以及通过自然语言生成（NLG）技术快速撰写事件分析报告，从而将人力资源集中于高价值的溯源分析。数据隐私与保护技术：随着数据驱动决策的普及，数据本身成为了高价值目标。本书全面审视了在利用数据的同时保护其隐私的挑战。详细讨论了差分隐私（Differential Privacy）、同态加密（Homomorphic Encryption）等前沿密码学技术在分布式数据处理中的应用前景，以及如何在模型训练和推理过程中，有效对抗模型反演攻击和成员推断攻击。第三部分：治理、伦理与未来挑战智能系统的广泛应用必然带来治理与伦理上的复杂考量。本书的最后一部分将目光投向更宏观的社会影响。鲁棒性、公平性与对抗性防御：智能模型的可靠性是其投入实际应用的前提。本书分析了对抗性攻击的机制，即如何通过微小干扰使模型做出错误判断，并探讨了构建更具鲁棒性的防御模型的技术路径。同时，深入讨论了算法决策中的偏见与公平性问题，如何在模型设计之初就纳入对不同群体影响的考量，避免数字歧视的固化。监管框架与合规性：随着各国相继出台关于人工智能和数据安全的法规，企业和机构面临着日益严峻的合规压力。本书梳理了全球关键的监管趋势，并分析了构建“可信赖的AI”技术栈所需的文档记录、审计追踪和持续监控机制，确保技术创新在法律和道德的框架内健康发展。跨学科集成与未来展望：本书总结了智能技术与安全信息学交叉融合的战略意义。未来的挑战在于如何构建一个统一的、自适应的、安全可信赖的智能信息基础设施。这需要工程学、社会学、法学和计算机科学的深度融合，以应对一个日益“智能”化但同时也愈发“易碎”的数字世界。本书的独特价值在于：它不提供单一技术手册，而是构建一个高阶的思维框架，帮助读者理解和驾驭智能技术在提升决策效率和保障信息安全这两大核心任务中的内在张力与协同潜力。它强调的是战略层面的整合思维，而非技术细节的堆砌。