书名：人脸识别算法、优化与信息安全

作者：王蒙,刘庆庆

出版社：清华大学出版社

索书号：TP391.413/543

馆藏点：C馆二楼

本书全面、系统地阐述以人脸识别为代表的信息安全技术，可以降低用户数据信息安全风险。本书主要内容包括人工智能和信息安全概述，挖掘人脸可辨识信息的关键技术，非约束人脸识别、小样本人脸识别、代价敏感人脸、快速正则化联合分类等问题的解决方案，深层局部字典和联合加权核稀疏分类器的构建方案，提升用户信息网络安全性的各种方案，用户信息网络安全的未来等。 本书条理清晰、逻辑性强、内容充实、涵盖范围广，具有较强的学术性和实用性，可供广大人工智能初学者及相关专业的师生学习和参考。

书名：数据安全实践指南

作者：刘隽良

出版社：机械工业出版社

索书号：TP274-62/18

馆藏点：C馆二楼

本书从大数据基本概念开始引入，简介大数据目前的技术应用以及技术流程，从而引出大数据时代下的数据便利性、价值以及隐患；列举国内外数据安全事件案例，引出数据治理、数据安全治理概念，介绍国内外数据安全治理常用思路以及多个方法论，并以国内GB/T 37988-2019即DSMM数据安全能力成熟度为实践思路选型，逐个介绍DSMM中三级（充分定义级）定义下各过程域对应组织建设、人员能力、制度流程以及技术工具相关要求，在此之上基于美创科技多年数据安全治理实践经验，对上述各过程域逐一进行解读以及提供实践指南操作建议，并总结归纳DSMM全部要求，整合生成基于数据安全风险评估的量化观察指标和建议实践目标，为组织后续基于DSMM相关实践和自评提供实践指南和参考依据。

书名：Al可解释性:Python语言版

作者：(意)列奥尼达·詹法纳,安东尼奥·迪·塞科

出版社：清华大学出版社

索书号：TP18/332

馆藏点：C馆二楼

《AI可解释性（Python语言版）》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论，从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI“是什么”“为什么以及“如何做”等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。

书名：网络安全国际学术研究进展

作者：段海新

出版社：人民邮电出版社

索书号：TP393.08-53/4

馆藏点：C馆二楼

  本书是清华大学-奇安信联合研究中心推出的网络空间安全领域研究进展报告。全书立足网络空间安全理论与实践前沿，分别从创新研究方法和伦理问题、软件与系统安全、基于模糊测试的漏洞挖掘、网络安全和物联网安全等角度为读者解析2019~2021年网络空间安全的研究进展和趋势。本书可供网络空间安全相关科研机构科研人员、高等院校研究人员、网络空间安全领域企业管理人员与技术研发人员参考，还可作为对网络空间安全感兴趣的人员的学习参考资料。

书名：网络入侵调查:网络工程师电子数据取证方法:the digital forensics guide for the network engineer

作者：(美)约瑟夫·穆尼兹,阿米尔·拉卡尼

出版社：机械工业出版社

索书号：D918.4/4

馆藏点：B馆

本书是帮助网络工程师学习数字取证的技术参考指南，该书内容帮助读者了解网络犯罪和当今攻击的现实；建立一个数字取证实验室来测试工具和方法，并获得专业知识；发现漏洞时可以采取正确的应对方案；确定调查的全部范围和收集、记录和保存证据和数据；从PC、Mac、loT设备和其他端点收集和分析数据；使用数据包日志、NetFlow和扫描来构建时间线、了解网络活动并收集证据；分析iOS和Android设备，了解与加密相关的调查障碍;调查和追踪电子邮件，识别欺诈或滥用；使用Cisco工具和技术收集、提取和分析漏洞数据；从头到尾仔细检查常见的违规行为和应对措施；为每项任务选择正确的工具，并探索可能也有帮助的替代方法。