书名：实战大模型安全：从对齐技术到系统治理
作者：杨哲超，赵治斌
ISBN：978-7-111-80742-1
出版社：机械工业出版社
出版日期：2026.04.30
本书系统梳理了大语言模型（LLM，简称大模型）在安全治理与行为对齐方面的核心原理、关键技术与工程实践路径，聚焦构建可信、可控的大模型人工智能系统，以应对当前生成式AI 在安全性、合规性和产业落地中的重大挑战。
本书共分为10 章，围绕模型风险识别、语义行为对齐、内容生成管控、训练数据治理、系统级防护、安全评估指标、合规审查流程与行业解决方案八大技术主线，构建出一套完整的大模型安全体系。全书首先深入剖析大模型在语义安全、系统防护、行为不可预测性等方面的挑战，系统介绍监督微调、RLHF、Constitutional AI 等对齐技术，幵结合内容安全机制与训练数据治理提供工程实现路径。随后，聚焦模型推理部署的系统安全，覆盖权限控制、日志审计、接口隔离、伦理合规等维度，强调“可控性”在工业场景下的实现策略。最后聚焦安全评估工具链、开源平台实践，以及在教育、医疗、法律等高敏行业中的落地方案，为构建可信赖的AI 系统提供工程蓝图。
本书兼具系统性与实战性，既有对前沿理论方法的深入剖析，又涵盖可复制的工程实现路径，同时，随书赠送案例代码、授课用PPT 等学习资源（扫封底二维码获取），适合从事人工智能研发、安全工程、合规治理与技术管理的科研人员、工程师、企业技术负责人及政策制定者参考阅读。