网络安全体系结构

网络安全体系结构 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:人民邮电出版社
作者:康弗瑞
出品人:
页数:526
译者:
出版时间:2005-6
价格:79.0
装帧:平装
isbn号码:9787115131645
丛书系列:
图书标签:
  • 安全
  • 计算机科学
  • 网络安全
  • 网络
  • linux
  • 网络安全
  • 信息安全
  • 体系结构
  • 安全模型
  • 安全设计
  • 风险评估
  • 防御机制
  • 安全标准
  • 网络协议
  • 安全工程
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具体描述

设计安全网络是一项在网络访问的业务需求与公司安全需求和策略之间平衡的挑战。如果你的部分或全部角色包括这一工作职能,你就是本书的主要读者。

《数据治理与隐私保护:面向合规与信任的实践路径》 内容简介 在当今数字化浪潮席卷全球的背景下,数据已成为企业最宝贵的资产,但同时也带来了前所未有的复杂性和风险。个人隐私泄露事件频发、各国数据保护法规日益严苛,使得“数据治理”和“隐私保护”不再是可选项,而是企业生存与发展的生命线。《数据治理与隐私保护:面向合规与信任的实践路径》一书,专注于为技术、法务、合规及业务管理者提供一套全面、系统且极具操作性的框架和方法论,用以构建适应未来挑战的、以数据为中心的管理体系。 本书并非停留在理论的探讨,而是深入到企业数据生命周期的每一个环节,剖析从数据采集、存储、处理、共享到销毁的全流程中可能出现的合规风险点和技术挑战。全书结构严谨,逻辑清晰,旨在指导读者将抽象的法律条文转化为可执行的工程实践。 第一部分:数据治理的战略基石与组织重塑 本部分着重于奠定坚实的数据治理基础。首先,我们详细阐述了数据治理对企业数字化转型战略的支撑作用,强调了数据资产化(Data Assetization)的意义。接着,本书构建了一个多维度的数据治理框架,该框架涵盖了组织架构(如设立首席数据官CDO和数据治理委员会)、流程标准化、质量管理以及度量体系的建立。 我们深入剖析了数据质量管理的五个核心维度(准确性、完整性、一致性、及时性、有效性),并提供了业界领先的数据质量评估模型(DQAM)。书中详细介绍了一系列数据清洗、规范化和验证的技术手段,并结合案例展示了如何通过自动化工具实现数据质量的持续监控与改进。 此外,组织变革是数据治理成功的关键。本书提供了详细的利益相关者管理和变革驱动策略,指导企业如何跨越部门壁垒,建立自上而下与自下而上相结合的治理文化。特别地,我们探讨了“数据所有权”和“数据责任人(Data Steward)”的界定与赋权机制,确保数据治理的责任链条清晰可追溯。 第二部分:隐私保护的法律遵循与技术落地 本部分是本书的核心,紧密围绕全球主要的隐私法规(如GDPR、CCPA/CPRA、中国《个人信息保护法》等)的要求,探讨如何将法律合规要求转化为具体的技术解决方案。 1. 法律与合规深度解析: 本书对关键法律条款进行了逐条解读,重点聚焦于“合法基础”、“最小化原则”、“目的限制”和“用户权利(访问权、遗忘权等)”的要求。我们构建了一个全球数据合规风险矩阵,帮助企业识别其在跨国数据流动中面临的主要法律挑战,并提供区域性的合规路线图。 2. 隐私设计(Privacy by Design, PbD)的工程化实践: 隐私保护不再是事后的补救,而是设计之初的内在要求。本书详细介绍了七大PbD原则在软件开发生命周期(SDLC)中的嵌入点。我们详细阐述了如何将隐私影响评估(PIA/DPIA)系统化、模板化,并将其作为项目启动的强制性关卡。 3. 核心隐私增强技术(PETs)详解与应用: 这是本书技术深度最集中的部分。我们不再停留在概念层面,而是深入探讨了以下关键技术的实现原理、优劣势及适用场景: 匿名化与假名化技术: 详细比较了k-匿名、l-多样性、t-相似性等模型的数学基础与局限性,并提供了实现假名化时密钥管理和回溯风险的控制策略。 差分隐私(Differential Privacy, DP): 深入剖析了拉普拉斯机制和高斯机制,并展示了如何在统计查询和数据发布中安全地注入噪声,确保个体信息的不可识别性,同时最大化数据的效用。 同态加密(Homomorphic Encryption, HE): 阐述了基于公钥加密的HE技术如何允许在密文上直接进行计算,及其在安全多方数据分析(sMPC)中的潜在应用。 联邦学习(Federated Learning): 分析了联邦学习在保障数据不出域的前提下实现模型训练的机制,并探讨了如何结合差分隐私来应对模型聚合阶段可能出现的信息泄露风险。 第三部分:数据安全与治理的集成化管理 本部分强调了数据治理与网络安全、信息安全的深度融合。我们提出“数据资产视角下的安全管理模型”,视数据为需要特定保护伞的资产,而非仅仅关注基础设施的安全。 1. 敏感数据发现与分类分级: 本书提供了基于自然语言处理(NLP)和机器学习的敏感数据自动发现流程,解决了传统人工扫描效率低下的痛点。我们构建了一个适应不同行业特点的数据敏感度分级标准,并将其与访问控制策略(RBAC/ABAC)直接挂钩。 2. 访问控制与数据使用授权: 详细阐述了属性基访问控制(ABAC)的实现框架,如何利用数据标签、用户环境属性和业务上下文动态地授予或撤销数据访问权限。同时,本书讨论了数据脱敏(Data Masking)技术在开发、测试和分析环境中的应用规范,确保非生产环境中的数据敏感度得到有效降低。 3. 审计、监控与事件响应: 构建了一个全生命周期数据访问审计体系,重点关注异常行为检测。我们介绍了如何利用UEBA(用户与实体行为分析)技术来识别内部人员的越权访问或不当数据使用行为,并制定了针对数据泄露事件的快速响应和通报机制。 读者对象 本书适合以下专业人士: 首席信息官(CIO)、首席技术官(CTO)及数据管理高层领导。 数据治理团队、数据质量经理及数据架构师。 企业法务顾问、合规官(CCO)及风险管理专家。 从事隐私计算、安全工程及数据科学领域的专业工程师。 通过阅读本书,读者将不仅理解“为什么需要”数据治理和隐私保护,更能掌握“如何系统化地做到”的实操指南,从而在激烈的市场竞争中,构建起以数据信任为核心的竞争壁垒。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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读完这本书,我最大的感受是它在概念的梳理上做到了极致,几乎涵盖了网络安全领域所有能想到的术语和模型。它对威胁情报(Threat Intelligence)的分类和生命周期描述得非常到位,从数据采集到研判和行动转化,步骤清晰,逻辑严密。然而,这种对“全景”的追求,似乎牺牲了对几个关键新兴领域的深度挖掘。比如,在涉及到量子计算对现有公钥基础设施的潜在冲击时,书中仅用了一两页做了简要提及,而对后量子密码学的几种主流迁移方案(如格密码、哈希基密码)的工程可行性和性能影响对比,却鲜有涉及。对于一本声称涵盖“体系结构”的书籍而言,对未来技术栈的风险预估和应对策略的架构性思考,应该占据更核心的位置。目前看来,它更像是一本对当前主流安全范式的扎实总结,而非面向未来的设计指南。

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这本书的题目是《网络安全体系结构》,但读完后,我发现它更像是一本关于信息安全发展历程的百科全书,而非一本深入探讨特定架构的书籍。书中花费了大量篇幅回顾了从早期主机安全到如今云原生安全范式的演变,内容详实得让人惊叹。它系统梳理了防火墙、入侵检测系统、以及后来的零信任模型等关键技术的诞生背景和演进路径。然而,对于“体系结构”这个核心概念的探讨却显得有些泛泛而谈。例如,当它谈到微服务安全架构时,更多的是在描述各种技术组件如何被组合起来,却缺乏对不同架构模式下,如服务网格(Service Mesh)在安全策略实施上的具体设计权衡的深入剖析。对于那些期望获得一套可直接套用或深度定制的蓝图的读者来说,这本书可能略显不足。它更像是一份宏大的历史地图,标注了所有重要的站点,但对于如何高效地穿越这些地貌的详细路线图,则需要读者自行绘制。我希望作者能在描述完“是什么”和“为什么”之后,花更多笔墨描绘“怎么做”的复杂性与取舍。

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坦率地说,这本书的深度远超我阅读过的许多同类入门读物,它更像是一部严谨的学术论著,而非一本面向普通从业者的参考手册。作者的论证逻辑链条极其缜密,尤其在描述安全治理与风险管理如何融入企业战略决策时,所引用的管理学理论和案例分析,让人不得不佩服其跨学科的视野。但这种严谨性也带来了阅读上的巨大门槛。书中使用了大量的专业缩写和复杂的句式,使得非英语母语或非信息安全专业背景的读者,需要反复查阅注释和重新组织句子结构才能完全理解其意图。对于那些希望快速掌握当前行业热点技术、并立即应用于工作场景的读者来说,这本书的阅读曲线过于陡峭,与其说它是一本“工具书”,不如说它更像是一份需要细细品味的“安全哲学宣言”,充满了深刻的洞察,但缺乏直接可操作性的操作手册。

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这本书的行文结构非常规整,每一章都以一个清晰的定义开始,然后是历史回顾,最后是现状分析。这种结构在初次接触某个领域时非常友好,它建立了一个坚实的基础知识框架。但在深入阅读到关于安全运营中心(SOC)效能优化的章节时,我发现它更多地停留在流程描述上,比如“如何构建三层响应机制”,或者“如何使用SOAR工具自动化剧本”。但真正令人头疼的实际问题——比如如何量化SOC人员的倦怠感对告警处理准确率的影响,或者在海量日志中如何用非传统机器学习方法剔除噪声以提高MTTR(平均修复时间)——这些实践层面的挑战和创新,书中几乎没有触及。它为我们描绘了一张完美的蓝图,但似乎忘记了在施工过程中,工人手里拿的工具和遇到的意外才是决定成败的关键。

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这本书的文字风格如同一个资深教授在课堂上娓娓道来,充满了对安全领域的热情和广博的知识储备。它深入浅出地讲解了加密算法的原理,从RSA到椭圆曲线,每一个数学基础都被讲解得极为清晰,即便是没有深厚密码学背景的读者也能大致理解其核心思想。但这种详尽也带来了另一个问题——信息密度过高,导致阅读体验上略显沉重。尤其是在讨论合规性框架(如GDPR、CCPA)的部分,引用了大量的法律条文和标准释义,这部分内容对于纯技术人员来说,阅读起来确实是一种挑战,感觉更像是在翻阅一本法律汇编,而非技术专著。我个人更倾向于在技术实现和战略规划之间找到一个更精妙的平衡点,这本书在理论的殿堂里停留得太久,而与实际工程部署的“泥土气息”接触得相对较少。它教会了我很多知识的渊源,但未能在实战的复杂性中提供足够的锚点。

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