阅读是技术人员提升专业能力的有效途径之一，尤其是对于从事网络安全行业的人来说，广泛的知识储备更有利于应对各种突发安全事件.如果您对当前流行的热点技术或新兴技术感兴趣，本文推荐的10本书值得一读，将促进您对未来信息技术发展的回顾，以及企业面临的安全发展和风险挑战。思考。1.《计算与技术伦理》《Computing and Technology Ethics》作者：EmanuelleBurton、JudyGoldsmith、NicholasMattei等书籍介绍：从通讯到旅行再到医疗保健，计算技术正在改变我们的日常生活。本书以科幻小说为案例，审视计算技术发展过程中的伦理差异，全面介绍社会伦理理论及其在技术和计算科学发展中的应用。文章提出了很多热点问题：自主武器系统应该合法吗？人类真的需要机器人来照顾他们吗？网上银行的效率是否超过盗窃的风险？这些问题在里面都给出了明确的答案。推荐理由：计算技术的飞速发展给网络安全领域带来了新的发展机遇和严峻挑战。在丰富网络社会治理路径的同时，也为合理使用技术带来了伦理规范。本书适用于对主要伦理框架（道义论、功利主义、社群主义、女权主义伦理等）感兴趣的IT领导者，以及它们如何应用于人工智能等技术中出现的许多伦理问题。2.《不止是一个小故障》《More than a Glitch》作者：MeredithBroussard关于本书：本书的作者Broussard是一名数据科学家，曾在新闻和软件开发领域工作。没有多少黑人女性研究人员的经验结合起来。当技术加剧不平等时，它不再只是一个小故障，而是一个信号，表明我们需要重新设计我们的系统以创造一个更公平的世界。“故障”一词表示易于修复和识别的偶然错误。但是，如果种族主义、性别歧视和能力歧视不仅仅是功能机器中的“错误”，而是被编码到系统本身呢？在这本书中，作者向我们展示了技术中立性如何成为一个神话，以及为什么算法需要被追究责任。推荐理由：早在2017年，英国人《卫报》就批评人工智能等技术开始出现种族和性别偏见，但这种偏见并非来自机器本身，而是计算机在学习人类时吸收了人类文化语言。根深蒂固的信念。在人才差距不断扩大的时代，多样性（性别和种族）成为全面建设网络安全的重要因素。因此，对于任何致力于建设更公平未来的人来说，这都是必不可少的读物。3.《与人工智能一起工作》《Working with AI》作者：ThomasH.Davenport,StevenM.Miller图书简介：两位技术专家通过探索人类与人工智能在真实工作环境中的协作，证明人工智能不是人类工作的破坏者。这本书打破了围绕在显示器中部署自动化和人工智能系统的炒作和悲观情绪。事实上，人工智能已经改变了我们的工作方式——它接管了一些任务，但不是全部，只是解放了人类去做其他更重要、更具挑战性的工作。作者利用人工智能增强工作的真实案例研究——从金融业到工厂车间——表明，工作场所中的人工智能并不是当今许多公司和工人想象中的未来幻想。为什么你应该看到它：对人类智能系统协作的影响感到好奇吗？本书分享了人类与人工智能成功合作的具体案例。例如，人寿保险承保的数字系统可以实时分析应用程序和第三方数据，使人类承保人能够专注于更复杂的案件。如果您想肯定AI的积极潜在成果，而不是悲观地声称AI会带来灾难，请仔细阅读本书。4.《构建值得信赖的机器学习》《Practicing Trustworthy Machine Learning》作者：YadaPruksachatkun,MatthewMcateer,SubhoMajumdar图书简介：随着人工智能技术在高风险领域的应用不断增加，企业组织花费大量时间和金钱制作机器学习（ML）模型值得信赖。许多关于这个主题的书籍深入探讨了相关的理论和概念。但是本书提供了一个实用的起点，可以帮助开发团队生成更安全、更健壮、更少偏见和更易于解释的模型。推荐理由：您肯定希望看到机器学习的积极影响，尤其是在医学和国防等高风险领域。您是否有兴趣学习如何管理数据集和构建模型，以此作为启动可信ML应用程序的基础？构建可信的机器学习系统是一个微妙而复杂的过程，而本书是一本超越理论和假设的实用指南。5.《边缘人工智能》《AI at the Edge》作者：DanielSitunayake、JennyPlunkett图书简介：边缘人工智能（EdgeAI）正在改变计算机与现实世界交互的方式，允许物联网（IoT）设备使用更广泛的传感器数据来做出决定。以前由于成本、带宽等限制而放弃。本实用指南为工程专业人士和产品经理提供了一个端到端的框架，用于在边缘使用AI解决现实世界的工业、商业和科学问题。如果你正在学习如何设计和支持边缘人工智能和嵌入式机器学习产品，需要了解从数据收集到模型优化再到调优测试的每个阶段，边缘人工智能将成为未来系统工程师开发的标准工具之一.为什么推荐它：想在边缘设备上发展你的AI和ML专业知识？想知道哪些项目最适合使用边缘AI？本书为工程专业人士和产品经理提供了一个在边缘使用AI解决现实问题的框架。阅读本书以快速了解如何设计和支持边缘AI和ML产品。6.《云时代的金融服务数字化》《Digitalization of Financial Services in the Age of Cloud》作者：JamilMina、ArminWarda、RafaelMarins和RussMiles图书简介：如果您正在规划、构建或实施云战略以支持金融服务数字化，这本书清楚地列出了您的关键优先事项需要一些因素和问题来帮助您了解如何避免采用云计算的代价高昂且耗时的陷阱，并充分利用云计算运营模型。推荐理由：你是云计算达人吗？您是否对确保云服务提供商之间的可操作性的真实案例研究感到好奇？您负责金融领域的数字化问题吗？如果是，那么这本书就是为你准备的。本书将帮助您根据需要选择正确的运营模式，并向您展示如何在平衡创新和问责制的同时为组织的技术构建弹性。7.《我，人类》《I, Human》作者：TomasChamorro-Premuzic图书简介：人工智能正在改变我们的生活、工作、爱情和娱乐方式，这已经不是什么秘密了。例如：社交软件正在使用人工智能来挑选我们的潜在伴侣；零售商正在使用人工智能来预测我们的行为和欲望；恶意行为者使用人工智能通过Twitter机器人和假新闻误导公众；公司正在使用人工智能来雇用或拒绝我们。在此背景下，我们需要更加关注人类独有的能力：情商、好奇心、同理心等。推荐理由：人工智能的深入发展在创造新机遇的同时，也带来了诸多问题。除了网络安全等经常被讨论的问题，它还影响着我们的心灵。它会增强我们的物种优势，还是会让我们失去人性，让我们在与他人的互动中更像机器？本书将为我们提供答案，并向我们展示如何在自动化的未来蓬勃发展。8.《黑色技术对象》《The Black Technical Object》作者：RamonAmaro书籍简介：本书主要讲述机器学习、数学的深奥本质以及种族等级制度的深度入侵。为了削弱世界种族秩序，这本书将“科学”种族主义的历史带入了机器学习的研究。作为旨在对模式进行分类的计算机程序，机器学习可以为科学种族主义和相关行为的研究提供有用的见解。推荐理由：面对日益激烈的网络人才争夺战，更现代、更具包容性的领导者显然具有竞争优势。通过探索数据和统计分析，可以揭示不同类型的专业人员与机器学习之间的复杂关系，有利于了解现实中科学歧视的原因和现状。这是一本所有现代技术领导者都应该阅读的书。9.《权力与预测》《Power and Prediction》作者：AjayAgrawal、JoshuaGans、AviGoldfarb关于本书：在本书中，作者研究了两个关键的决策组成部分：预测和判断，我们经常在没有意识到的情况下在大脑中同时执行这两者。人工智能的兴起正在将预测从人类转移到机器，减少人类的认知负担，同时提高决策的速度和准确性。这为新决策的蓬勃发展奠定了基础，并对系统级创新产生深远影响。当这些新系统出现时，它们可以在全球范围内造成严重破坏，因为决策授权。这个过程会产生赢家和输家，作者展示了公司如何在保护自身利益的同时利用新技术创新的机会。推荐理由：你一定很好奇AI会如何影响未来。您的组织如何利用人工智能创造的机会来优化战略业务决策？这本书提供了关于如何让即将到来的人工智能为您的业务服务而不是反对您的业务的见解、丰富的示例和实用建议。10.《展望未来》《Future Ready》作者：StephanieL.Woerner,PeterWeill,andInaM.Sebastian图书简介：如今，几乎所有企业都开启了“数字化转型”之旅。但问题是，许多公司不知道他们要去哪里，也不知道如何创造和获取数字价值。这将导致许多问题，例如未能将数字技术的价值发挥到底线，浪费资源和精力，增加复杂性和功能障碍。在一项针对知名企业高管的研究中，麻省理工学院的研究科学家发现，这些领导者知道他们必须转变他们的业务，但缺乏一种方法来指导和激励员工并让每个人都专注于一个共同的目标。目标的行动指南。推荐理由：我们需要为未来做准备，成为数字经济的领跑者。借助真实世界的示例、精辟的分析、基准测试和令人大开眼界的视觉效果，本书可以帮助安全专业人员更好地理解数据的价值，并接受在某些情况下数字业务对组织的破坏本质上是安全发展的一部分企业数字化转型。参考链接：https://enterprisersproject.com/article/2022/11/must-read-tech-books-2023
