玩得久也不一定敢说，人工智能专业书籍推荐

写在前面

这篇文章的由来，是我参与了众测活动，玩的久才敢说。

但是，由于我选择写作内容的特殊性，反倒越钻研越谨慎，也越明白AI行业知识迭代有多快，不敢随便输出碎片化、不严谨的内容，所以把文章主题定位到：玩的久也不一定敢说。

因为，我在2015年开始，就写一些人工智能入门的书籍推荐。

当时，刚接触简单的专家系统，就相当于预制一些答案，然后给出一个问题，匹配到对应的答案，就能输出准确的结果，预制答案里没有对应结果，那就不给输出或者报错就行了。

我对那项技术印象很深，叫做本体知识表达，就是把所有知识都通过统一的范式表达出来，实现知识的调用、复用。

也就是一种表达知识的知识。

后来我发现，人工智能算法根本不需要把内容表达成统一的范式，而是直接提取知识的特征，也就是后来的NLP，自然语言处理。

恰逢2016年大名鼎鼎的AlphaGo面世了，击溃世界冠军李世石直接让深度学习封神。

我就彻底放弃了之前的研究，转投人工智能了。

也就是从那时候开始，还在张大妈这里分享怎么配置TensorFlow呢，然后就被人举报说在下班后的娱乐软件上还让人学习，现在回头看格外好笑。

初期自学踩过无数大坑：跟风入手《深度学习》（花书）、《机器学习实战》（西瓜书），理论公式密密麻麻，半路转行的零基础完全啃不动；又买配套《南瓜书》逐句拆解推导，依旧卡在复杂数学推导，一度自嘲AI入门唯一通关书籍是《Python，从入门到放弃》。

后来，我终于从磕磕绊绊中发现了一个道理：算法，了解个表面即可，知道池化层是干什么的、有几种、都有什么特点？知道激活函数的作用、有哪些，都是什么优缺点？知道Transformer、GUN、LSTM都是什么实现原理，适用于哪些人工智能任务就行了。

不用死磕完整公式推导，不用吃透全部底层数学，作为调包侠，我们只需要记住每一个模块有什么作用，然后能把需要的功能摆放到对应的位置，就大功告成了！

毕竟我们每个人时间都很有限，人工智能技术更新换代太快啦！

看看2026年的当下，网上都在教大家怎么配置小龙虾了，让我们这种拖家带口的中年人来说，怎么才能紧跟前沿技术步伐啊？

所以，在人工智能这个行业里，我只能说，并不是玩的久才敢说，而是玩的久也不一定敢说。

但是的但是，我想说，虽然人工智能领域的技术日新月异，我们这种自学小玩家，完全可以专注于人工智能技术应用中的某一点，还是非常容易做出成绩的。

比如：人工智能安全。

人工智能安全书籍按顺序推荐

不知道大家有没有关注最近一些科技公司的大新闻，各种攻击与防御案例，网络世界充满危险啊！

包括，近几年生成式AI、大模型普及，AI欺诈、数据泄露、模型投毒等安全事件井喷。

这些事与我们普通人有关，也可能无关。

大多数情况是你的隐私已经被攻击了，只不过你不知道而已。

从个人角度，人工智能安全这个方向应用角度相当丰富。

如果上升到更高级的层面，大国博弈的情况也相当严重。

所以我索性把研究重心锁定到人工智能安全这个细分赛道。

对比通用算法，AI安全方向边界清晰、人才缺口大、落地场景广，不用追着日新月异的大模型架构持续内卷，深耕后很容易做出差异化成果。

所以我聚焦人工智能安全方向的研究，按照入门到项目落地的过程，梳理AI安全分层书籍推荐。

1.《信息安全数学基础（第 3 版）》陈恭亮 清华大学出版社

这本书吧，推荐给大家快速了解即可。

第一版已经非常古老了，这是最新的第3版。

其实对于人工智能的学习来说，数学要求非常高，但其实也没有那么高。

为什么要求既高又低呢？

因为高阶研发和理论研究要依赖非常扎实的数学基础。

而应用开发和初学者，只需要调用封装好的模型，只需要基础理论就能完成多数工作。

但是像这本书，信息安全方面的数学基础，还是要有一定的补充或者积累一定的数学意识。

建议这本书快速浏览，记住概念即可，因为这本书系统覆盖同余、群、环、域、Galois理论、椭圆曲线密码体系，是传统网络安全与AI安全的通用数学底座。

通过这本书可以学到：

密码学核心数学逻辑，看懂RSA、差分隐私、模型加密底层原理；

有限域、剩余类等概念，读懂对抗样本、数据加密相关论文公式；

数学理论配套密码学小型算法案例，不会纯抽象空谈。

2.《AI 欺诈：深度伪造与虚假信息防御》佩里・卡彭特 清华大学出版社

这本书吧，特别适合当小说，放在床边，哄我们睡觉用。

WILEY引进原版译作，全球AI反欺诈专家实战总结，无复杂公式，故事化叙事，面向大众读物以及安全从业者概念入门双定位。

从目录来看，AI欺诈的内容覆盖还是很广的，但是语言风格非常口语化。

全书没有晦涩算法，全部用真实社会新闻、诈骗案例拆解风险。

比如“为真理而战”，你知道它要讲什么故事吗？

它用外星人的攻击在讲深度伪造。。。

每一个供给与防御方法，都有对应的故事可以读，特别适合外行人了解了解人工智能安全的一些基础概念，还挺有意思。

做一本不严肃的书籍，连配图的风格都是很卡通的。

公式，自然不用担心了，我好像一个都没看到。

通过这本书可以学到：

深度伪造、AI生成虚假文本/音视频完整产业链；

普通人、企业识别AI诈骗的媒体素养、认知防御手段；

技术层面检测伪造内容的基础思路，无门槛看懂AI欺诈攻防逻辑；

结合ChatGPT、多模态大模型的新型诈骗趋势预判。

基本都是概念层面的讲解，结合实际案例，还是很生动有趣的。

3.《人工智能安全简明教程》钱振兴、朱志颖 复旦大学出版社

因为之前一直推荐人工智能算法的书籍，像西瓜书啊，南瓜书啊，花书啊，都实在是太复杂了。

如果牟定人工智能安全方向，直接读这个简明教程算了。

这本简明教程涵盖了对抗样本、数据投毒、后门攻防、模型水印、数据窃取、深度伪造和大热的大模型安全几个类别。

走完科普、数学基础后，这本书是AI安全核心理论入门首选。

区别于泛泛而谈的网络安全书籍，它完全聚焦AI模型全生命周期风险，贴合当下大模型行业痛点。

不过，这本书明确了，没有包含联邦学习、隐私计算、模型评测以及最高深的伦理安全。

这本书与之前的两本不同，就是讲解了各种人工智能算法的基础理论，通过简明理论讲解算法原理。

配套基础深度学习网络结构讲解，附带梯度更新攻击、SVM投毒等基础公式推导，难度非常友好。

想了解算法公式的话，这本书还是不错的，相对来说，没有特别大的难度。

都是通过比较基础的公式模型，对算法进行讲解。

所以，如果对算法没有什么了解，那么直接读这本书吧，轻度研究就足够了。

通过这本书可以学到：

完整覆盖7大AI安全核心研究方向：对抗样本攻防、数据投毒、模型后门、模型水印、数据窃取、深度伪造、大模型安全。

4.《机器学习与安全》O’REILLY 经典工具书

这种大蟒蛇的工具书，应该都比较熟悉吧。

国外机器学习安全开山实战读物，Python代码全覆盖，安全领域人手一本的蟒蛇封面工具书，机器学习落地安全场景标杆书籍。

这本书的框架非常简单。

每一章指明一种问题。

然后每一个问题，直接讲解对应可以实现的代码。

代码讲解非常详细，包括前期的环境搭建。

通过这本书可以学到：

机器学习落地网络安全全场景：恶意软件分析、网络流量入侵检测、用户欺诈识别；

LSTM、传统分类模型在安全场景完整可运行代码；

流量抓包、数据集预处理、模型训练、异常结果复盘全流程实操。

所以作为第四个推荐，在了解人工智能算法的来龙去脉以及和网络安全建立联系以后，通过这本书对问题进行代码复现。

5.细化补充

最后两本，可以作为更加细化的补充。

比如直接针对人工智能数据的安全，或者大语言模型安全。

（1）《人工智能数据安全》秦湛 清华大学出版社

比如，人工智能数据安全，直接细化到模型数据的各种攻击和防御方法，包括数据采集时、数据预处理、数据泄露等等隐私保护。

（2）《大语言模型与安全》南国顺 机械工业出版社

而大语言模型安全，直接专注于大语言模型的各个安全威胁细节。

这本书的细节就是直接把重点，用红色标注出来了，并且公式也是采用比较入门的描述。

6.《人工智能安全原理与实践》李剑 机械工业出版社

最后推荐一本人工智能安全原理与实践吧。

作为整套书单的收尾落地书籍，前面所有书籍学到的理论，都能在这本书找到可落地的编程实验，从环境配置、数据集准备到完整攻防代码逐行拆解，笔记本低配环境就能运行。

这本书覆盖比较全面，包括了数据、模型、应用的全流程。

而且给出了非常详细的实践案例。

只需要一步一步跟着配置和编代码，就能实现一些案例的操作。

对于验证自身的学习效果非常好。

而且难度不大，也比较适合入门。

书里会逐行解释代码，非常详细。

通过这本书可以学到：

AI全流程安全：数据层、模型层、应用层完整防护方案；

18个梯度攻击、模型窃取、深度伪造实战案例，难度分1-5星分级；

对抗样本训练、替代模型、水印嵌入完整工程代码；

AI 安全行业落地环境、硬件、数据集标准化配置指南。

7.除书籍外，AI安全从业者必备线上工具&入门实操指南

1.开源代码仓库：GitHub AI-Security 仓库合集：配套书单所有书籍的开源复现代码，书中代码缺失可直接下载完整工程。

https://github.com/topics/ai-security

2.机器学习速成课程：Google快速实用的机器学习入门课程，包含一系列动画视频、交互式可视化内容和实践练习。

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course?hl=zh-cn

总结与建议

我直接整理本文书单和阅读安排，方便新手照搬：

1.认知打底（1-2周）：《AI 欺诈》建立风险认知，初步认识伪造内容；

2.数学铺垫（2-3周）：快速浏览《信息安全数学基础》，只记核心概念，不用深挖证明；

3.理论核心（3-4周）：精读《人工智能安全简明教程》，搭建AI安全完整知识框架；

4.代码入门（3周）：《机器学习与安全》，完成网络安全机器学习基础Demo；

5.垂直深耕（按需选择）：做大模型安全读《大语言模型与安全》，做数据安全读《人工智能数据安全》；

6.综合落地（长期实训）：《人工智能安全原理与实践》，完成18套攻防实战案例，巩固理论与实践技能。

以上，依据入门到原理再到应用的过程，推荐了基本人工智能安全方向的书籍。

主要的原则还是人工智能算法更新太快了，没办法一直保持算法的更新。

与其这样，还不如直接专注于一个具体的应用方向，比如安全方向，前景非常广阔。

找到了应用领域，聚焦某一点，算法模型就可以弱化一些，让人工智能和网络安全相交叉，相较于单纯的研究算法模型，难度其实会降低一些。

当然，我的推荐都是比较基础，想深度学习，还是得去读高质量的SCI。

感兴趣的朋友可以留言补充。

后续我会持续更新AI安全专栏，分享靶场实操教程、企业落地案例、行业合规指南，感兴趣可以持续关注。