值得一看的10本泛安全技術書籍

逍遙_書齋 2022-12-04 發(fā)布于河南

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閱讀是技術人員提升專業(yè)能力的有效方式之一，特別是對于從事網(wǎng)絡安全行業(yè)的人員，廣泛的知識儲備會更有利于應對各種突發(fā)的安全事件。如果您對當下流行的熱點技術或不斷發(fā)展的新興技術感興趣，本文所推薦的10本書籍非常值得您閱讀，將促進您對未來信息技術發(fā)展，以及企業(yè)所面臨的安全發(fā)展和風險挑戰(zhàn)進行重新思考。

《計算與技術倫理》

《Computing and Technology Ethics》

作者：Emanuelle Burton、Judy Goldsmith、Nicholas Mattei等

書籍簡介：從通訊到旅行再到醫(yī)療，計算技術正在改變著我們的日常生活。本書以科幻小說為案例，研究計算技術發(fā)展中的倫理性分歧，全面介紹了社會倫理理論及其在技術和計算科學發(fā)展中的應用。文章提出了很多熱點性問題：自主武器系統(tǒng)（autonomous weapon system）應該合法嗎？人類是否真的需要機器人來照顧？網(wǎng)上銀行的效率是否超過了被盜的風險？這些問題都在其中給出了明確的答案。

推薦理由：計算技術的迅猛發(fā)展給網(wǎng)絡安全領域帶來了新的發(fā)展機遇和嚴峻挑戰(zhàn)，在豐富網(wǎng)絡社會治理路徑的同時，也帶來了合理利用技術的倫理規(guī)范難題。本書適合那些對主要倫理框架（義務論、功利主義、社群主義、女性主義倫理等）及其如何應用于人工智能等技術中出現(xiàn)的許多倫理問題感興趣的IT領導者。

《不止是一個小故障》

《More than a Glitch》

作者：Meredith Broussard

書籍簡介：本書作者Broussard是一名數(shù)據(jù)科學家，曾在新聞和軟件開發(fā)領域工作，她能夠熟練地將計算機科學和社會學概念，與自身作為人工智能領域為數(shù)不多的黑人女性研究人員的經(jīng)驗結合起來。當技術加劇不平等時，它不再只是一個小故障，而是一個信號，告誡我們需要重新設計我們的系統(tǒng)，以創(chuàng)造一個更公平的世界。

“Glitch”這個詞意味著一個偶然的錯誤，修補起來十分容易，識別起來也很容易。但是，如果種族主義、性別歧視和殘疾歧視不只是功能機器中的“漏洞（bug）”，而是被編碼進了系統(tǒng)本身呢？在這本書中，作者向我們展示了技術中立（technological neutrality）如何成為一個神話以及為何算法需要被問責。

推薦理由：早在2017年，英國《衛(wèi)報》就批評稱，人工智能等技術已經(jīng)開始出現(xiàn)種族和性別偏見，但這種偏見并非來自機器本身，而是計算機在學習人類語言時吸收了人類文化中根深蒂固的觀念。在這個人才缺口不斷擴大的時代，多樣性（性別和種族）成為全面建設網(wǎng)絡安全的重要因素。因此，對于任何致力于建設一個更加公平的未來的人來說，這都是必不可少的閱讀材料。

《與人工智能一起工作》

《Working with AI》

作者：Thomas H. Davenport、Steven M. Miller

書籍簡介：兩位技術專家通過探索人類與人工智能在現(xiàn)實工作環(huán)境中的協(xié)作，證明了人工智能并非人類工作的破壞者。本書打破了圍繞自動化和人工智能系統(tǒng)在顯示中部署應用的炒作性悲觀論調(diào)。確實，人工智能改變了我們的工作方式——它接管了一些任務，但并非全部，只是解放了人類去完成其他更重要、更具挑戰(zhàn)性的工作。通過對人工智能技術增強工作的真實案例研究（從金融業(yè)到工廠車間），作者指出了工作場所的人工智能并非未來主義的臆想，現(xiàn)在很多公司和工人都遇到了這種情況。

推薦理由：對人類與智能系統(tǒng)協(xié)作的影響感到好奇嗎？本書分享了人類與人工智能成功合作的具體案例。例如，一個用于人壽保險承保的數(shù)字系統(tǒng)，該系統(tǒng)實時分析應用程序和第三方數(shù)據(jù)，使人工承銷商能夠專注于更復雜的案例。如果您想確認人工智能的積極潛在結果，而不是認為人工智能會帶來災難的悲觀論調(diào)，請仔細閱讀這本書。

《構建值得信賴的機器學習》

《Practicing Trustworthy Machine Learning》

作者：Yada Pruksachatkun、Matthew Mcateer、Subho Majumdar

書籍簡介：隨著AI技術在高風險領域的應用不斷增加，企業(yè)組織花費了大量的時間和金錢使機器學習（ML）模型值得信賴。許多這方面的書籍都深入探討了相關理論和概念。但這本書提供了一個實用的起點，可以幫助開發(fā)團隊生成更安全、更強大、更少偏見和更可解釋的模型。

推薦理由：您一定想看到機器學習的積極影響，尤其是在醫(yī)學、國防等高風險領域。您是否有興趣了解如何管理數(shù)據(jù)集，并將模型構建為發(fā)布可信ML應用程序的基礎？構建可信的機器學習系統(tǒng)是一個微妙而復雜的過程,這本書是一本超越理論和假設的實用性指南。

《邊緣人工智能》

《AI at the Edge》

作者：Daniel Situnayake、Jenny Plunkett

書籍簡介：邊緣人工智能（Edge AI）正在改變計算機與現(xiàn)實世界的交互方式，允許物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備使用更廣泛的傳感器數(shù)據(jù)進行決策，這些數(shù)據(jù)以前由于成本、帶寬等限制而被丟棄。該實用指南為工程專業(yè)人員和產(chǎn)品經(jīng)理提供了一個端到端框架，用于使用邊緣人工智能解決真實世界的工業(yè)、商業(yè)和科學問題。如果您正在學習如何設計、支持邊緣AI和嵌入式ML產(chǎn)品，并需要了解從數(shù)據(jù)收集到模型優(yōu)化到調(diào)優(yōu)和測試等每個階段，Edge AI將會成為系統(tǒng)工程師未來開發(fā)的標準工具之一。

推薦理由：想在邊緣設備上發(fā)展您的AI和ML專業(yè)知識嗎？想知道哪些項目最適合使用邊緣AI嗎？本書為工程專業(yè)人士和產(chǎn)品經(jīng)理提供了一個使用邊緣人工智能解決現(xiàn)實世界問題的框架。閱讀這本書可以快速了解如何設計和支持邊緣AI及ML產(chǎn)品。

《云時代的金融服務數(shù)字化》

《Digitalization of Financial Services in the Age of Cloud》

作者：Jamil Mina、Armin Warda、Rafael Marins和Russ Miles

書籍簡介：如果您正在計劃、構建或實現(xiàn)支持金融服務數(shù)字化的云策略，本書清楚地列出了您需要優(yōu)先考慮的關鍵因素和問題，可以幫助您學會如何避免采用云計算所帶來的昂貴且耗時的陷阱，并充分利用云計算運營模型。

推薦理由：您是云計算領導者嗎？您是否對確保云服務供應商之間可操作性的真實案例研究感到好奇？您是否在負責金融領域的數(shù)字化問題？如果是，那么這本書就是為您準備的。本書將幫助您根據(jù)需求選擇正確的運營模型，并向您展示如何在平衡創(chuàng)新和責任的同時，在組織的技術中構建彈性。

《我，人類》

《I, Human》

作者：Tomas Chamorro-Premuzic

書籍簡介：人工智能正在改變我們的生活、工作、戀愛和娛樂方式，這已經(jīng)不是什么秘密了。比如:社交軟件正在使用人工智能來挑選我們潛在的伴侶；零售商正在使用人工智能來預測我們的行為和欲望；惡意行為者利用人工智能通過推特機器人和假新聞來誤導大眾；公司正在使用人工智能來雇傭或拒絕我們。在這個背景下,我們需要更加重視人類所特有的能力：情商、好奇心、同理心等。

推薦理由：人工智能的深入發(fā)展在創(chuàng)造新機遇的同時，也帶來了諸多問題。除了經(jīng)常探討的網(wǎng)絡安全等問題外，它還會影響我們的內(nèi)心。它會增強我們的物種優(yōu)越性，還是會使我們失去人性，讓我們在與他人的互動中變得更像機器？這本書會給我們解答，告訴我們?nèi)绾卧谧詣踊奈磥碜聣殉砷L。

《黑色技術對象》

《The Black Technical Object》

作者：Ramon Amaro

書籍簡介：這本書主要講述了機器學習、數(shù)學的深奧本質，以及種族等級制度的深度入侵。為了削弱世界的種族秩序，本書將“科學”種族主義的歷史引入到機器學習的研究中。作為為分類模式設計的計算機程序，機器學習可以為研究科學種族主義和相關行為提供有用的見解。

推薦理由：面對日趨激烈的網(wǎng)絡人才爭奪戰(zhàn)，更現(xiàn)代、更包容的領導者顯然更具競爭優(yōu)勢。通過探索數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析,可以揭示不同類型專業(yè)人員和機器學習之間的復雜關系,有利于理解現(xiàn)實存在的科學歧視原因和狀態(tài),這是所有現(xiàn)代化技術領導者應該讀的書。

《權力與預測》

《Power and Prediction》