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出版者:Springer

作者:Gorodetski, Vladimir I. (EDT)/ Liu, Jiming/ Skormin, Victor A./ Ais-adm 200/ Gorodetski, Vladimir I.

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2005-07-21

价格:542.40元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540261643

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 自主系统
• 智能系统
• 机器人
• 机器学习
• 深度学习
• 控制理论
• 感知技术
• 规划与决策
• 人机交互

《边缘计算中的安全隐私技术研究》 内容概要 本书深入探讨了在飞速发展的边缘计算环境中，如何构建和维护强大的安全隐私保障体系。随着计算能力日益下沉至网络边缘，数据处理的去中心化带来了前所未有的机遇，同时也伴随着更为严峻的安全隐私挑战。本书聚焦于解决这些挑战，为边缘计算系统的设计、部署和运维提供一套系统的理论框架和实践指导。 我们首先从边缘计算的基本概念、架构和应用场景出发，阐述了其在物联网、智能制造、智慧城市、自动驾驶等领域扮演的关键角色。随后，本书剖析了边缘计算所面临的独特安全威胁，包括数据泄露、设备篡骗、恶意攻击、物理安全风险以及隐私侵犯等。这些威胁在传统集中式计算环境中可能不那么突出，但在高度分布式、异构且资源受限的边缘节点上，其复杂性和隐蔽性都大大增强。 本书的核心内容围绕着边缘计算环境下的关键安全隐私技术展开。主要包括以下几个方面： 一、身份认证与访问控制 在边缘环境中，对数量庞大、类型各异的终端设备进行可靠的身份认证是首要的挑战。本书详细介绍了多种身份认证机制，从传统的基于密码和证书的认证，到更适合资源受限设备的轻量级生物特征识别技术，再到利用区块链技术构建去中心化、不可篡改的身份管理系统。我们重点分析了这些技术在边缘场景下的适用性、性能开销以及安全强度。 在身份认证的基础上，本书深入研究了细粒度的访问控制策略。传统的基于角色的访问控制（RBAC）在复杂的边缘环境中可能难以有效实施，因此，本书探讨了基于属性的访问控制（ABAC）以及情境感知访问控制（CAC）在边缘计算中的应用。这些模型能够根据用户、设备、资源和环境等多种动态属性来动态地授予或拒绝访问权限，从而实现更灵活、更安全的访问管理。此外，本书还讨论了如何利用联邦学习等技术，在不暴露原始数据的情况下，协同构建和更新访问控制策略。 二、数据加密与隐私保护 数据是边缘计算的核心资产，保护数据的机密性、完整性和可用性至关重要。本书全面审视了适用于边缘计算场景的数据加密技术。我们不仅介绍了对称加密和非对称加密在数据传输和存储中的应用，还重点关注了同态加密、差分隐私、联邦学习等先进的隐私保护技术。 同态加密允许在加密数据上进行计算，而无需先解密，这在需要对敏感数据进行处理的边缘应用中具有极大的潜力，例如在边缘AI推理过程中保护用户隐私。本书详细讲解了不同类型的同态加密算法（如加法同态、乘法同态、全同态）的原理、优缺点以及在边缘设备上的实现挑战。 差分隐私是一种统计学上的隐私保护技术，它通过向数据集中添加噪声来模糊个体信息，使得攻击者难以识别特定个体。本书分析了差分隐私在边缘数据聚合、模型训练等场景下的应用，并探讨了如何平衡隐私保护的强度与数据分析的效用。 联邦学习作为一种分布式机器学习范式，允许模型在本地数据上进行训练，而无需将原始数据集中传输到中央服务器。本书深入分析了联邦学习在保护用户数据隐私方面的优势，以及在边缘计算中的实现细节，包括各种联邦学习算法（如FedAvg、FedProx）、模型聚合策略、通信效率优化以及对恶意攻击的防御措施。 三、安全通信与网络防护 边缘计算打破了传统的中心化网络边界，使得网络安全面临新的挑战。本书重点研究了边缘通信的安全协议和网络防护技术。我们分析了TLS/SSL、IPsec等协议在边缘设备之间的安全通信中的应用，并探讨了针对轻量级设备和低功耗网络的优化方案。 针对日益增长的DDoS攻击、中间人攻击等网络威胁，本书提出了一系列边缘网络安全防护策略。这包括在边缘节点部署轻量级的入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），利用SDN（软件定义网络）技术实现灵活的网络流量控制和安全策略下发，以及引入区块链技术来构建一个去中心化的、抗审查的通信网络。 此外，本书还探讨了边缘网关的安全防护，以及如何构建安全的边缘计算集群，抵御来自外部和内部的安全威胁。我们关注了容器化技术（如Docker、Kubernetes）在边缘部署中的安全性，以及如何利用安全容器和镜像签名来确保边缘应用程序的完整性。 四、可信执行环境（TEE）与硬件安全 为了提供更强的安全保障，本书深入探讨了可信执行环境（TEE）技术在边缘计算中的应用。TEE提供了一个隔离的安全区域，即使在操作系统层面受到攻击，也能保护敏感数据和代码的机密性和完整性。我们详细介绍了ARM TrustZone、Intel SGX等主流TEE技术，并分析了它们在边缘设备上的硬件实现、软件接口以及开发模型。 本书还讨论了如何利用TEE来安全地存储和管理敏感密钥，执行加密操作，以及进行安全的代码执行。这对于保护边缘AI模型的权重、用户的身份凭证等至关重要。此外，我们还触及了硬件安全模块（HSM）在边缘设备中的应用，以及如何利用物理不可克隆函数（PUF）等技术来增强设备的防篡改能力。 五、安全漏洞检测与修复 随着边缘设备数量的激增和应用场景的多样化，安全漏洞的发现和修复变得尤为关键。本书系统性地介绍了边缘环境中安全漏洞的检测方法。这包括静态代码分析、动态污点分析、模糊测试（Fuzzing）等技术在资源受限的边缘设备上的适配与优化。 我们还讨论了如何利用机器学习技术来自动化安全漏洞的检测过程，例如通过分析设备的行为模式来识别异常活动，从而提前预警潜在的安全风险。 在漏洞修复方面，本书探讨了如何实现远程固件更新和安全补丁的部署，以及如何利用可信链来确保更新过程的完整性和安全性。同时，我们也关注了对已泄露敏感信息的安全响应和事件处理机制。 六、安全审计与合规性 对于许多边缘计算应用，特别是涉及金融、医疗、工业控制等关键领域的应用，严格的安全审计和合规性要求是不可或缺的。本书详细介绍了如何在边缘环境中建立有效的安全审计机制，包括日志收集、行为分析、异常检测以及安全事件的溯源。 我们还探讨了如何满足各种行业标准和法规（如GDPR、HIPAA、CCPA等）对数据隐私和安全的要求，并提供了在边缘计算架构中实现合规性的具体指导。 应用场景分析 本书的理论探讨与实际应用紧密结合。在每个技术章节中，我们都结合了具体的应用场景进行分析，例如： 物联网（IoT）安全： 如何保护海量物联网设备免受攻击，保障传感器数据的隐私。 智能制造安全： 如何在工业物联网环境中确保生产数据的安全，防止生产过程被干扰。 智慧城市安全： 如何在城市基础设施中部署安全可靠的边缘计算节点，保护公民隐私。 自动驾驶安全： 如何保证自动驾驶车辆传感器数据的安全性和实时性，防止关键决策被篡改。 远程医疗安全： 如何在边缘设备上安全地处理和传输患者的敏感健康数据。 结论与展望 最后，本书总结了当前边缘计算安全隐私领域面临的主要挑战，并对未来的发展趋势进行了展望。我们预测，随着AI、5G、区块链等技术的进一步融合，边缘计算的安全隐私技术也将不断演进，朝着更智能、更自适应、更分布式的方向发展。本书旨在为研究人员、工程师以及对边缘计算安全隐私感兴趣的读者提供一个全面、深入的参考。 本书特点 系统性： 全面覆盖边缘计算安全隐私的各个关键技术领域。 前沿性： 深入探讨了同态加密、差分隐私、联邦学习、可信执行环境等最新的研究成果。 实践性： 结合大量应用场景，提供了可操作的解决方案和设计思路。 深度与广度兼具： 既有理论基础的深入讲解，也有技术细节的详细阐述。 前瞻性： 对未来的发展趋势进行了前瞻性分析。

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