安全类

内容简介 这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上，通过丰富的案例和翔实的数据，系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战，并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南，以促进生成式人工智能行业的健康发展。 本书融合了跨学科专家的技术和经验，作者团队包括安全领域的资深技术精英

本书覆盖Android和iOS两大主流系统，从零开始，带领读者全面掌握App安全的知识与技能。全书共分为十章，主要包括以下4个方面： 1.详细介绍App的运行机制、分析工具和汇编语言等基础知识。帮助读者掌握必要的技术原理和分析技能。 2.主要讲解App的常见攻击方式，以及安全加固和通信安全等传统的信息安全理念。为开发者提供有效的防御攻击的方法，构建更加安全的移动应用。 3.重点关注业务防控，包括设

本书立足于数据安全合规的实务需求，以具体合规制度设计为线索，结合现已生效或正在制定的各类规范性文件和指南，详细介绍数据安全的具体制度和操作，将《数据安全法》确立的抽象数据安全机制具象化。希望能够降低实践中的数据安全合规成本，提高数据安全合规效率，最终促进数字经济的进一步发展。本书讲述了数据安全合规的时代背景、数据安全合规基础制度、数据安全负责人和管理机构、数据出境的合规措施、数据安全法律责任等内容