本书系统梳理了大语言模型（LLM）在安全治理与行为对齐方面的核心原理、关键技术与落地实战。全书共分十章，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。前四章深入剖析了大模型在语义安全、系统防护、行为不可预测性等方面的挑战，系统介绍了监督微调、RLHF、ConstitutionalAI等对齐技术，并结合内容安全机制与训练数据治理提供了工程实现路径。第五至第七章聚焦于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。第八至十章则聚焦于安全评估工具链、开源平台实践及教育、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。