具体描述
《安全技术防范基础》是根据教育部2007年颁布的保安专业紧缺人才培养培训教学指导方案,以及保安员国家职业标准,并参考保安师与高级保安师的考核标准编写的,是新兴专业——保安专业的专业课教材之一。《安全技术防范基础》概括了当前安全技术防范领域的基本知识和内容,在讲解电工实用技术与安全防范系统制图常识等基本知识的基础上,分别讲解了无线通信系统、视频安防监控系统、入侵报警系统、出入口控制系统、防爆安全检查设备、停车场管理系统、楼宇对讲系统及综合保安管理系统的原理及施工。《安全技术防范基础》反映了安全技术防范行业技术发展和应用的最新水平和趋势,书中语言通俗易懂,内容精练,通过应用工程实例讲解理论,具有很强的可操作性。每章都配有习题,供学生自测与复习巩固知识使用。
《安全技术防范基础》是保安专业安全技术防范方向的专业教材,也可作为各类职业院校安全防范相关专业用书、保安技能培训用书、在职保安员的自学用书和安全防范技术设计与施工人员的参考资料。
好的，这是一份关于一本不同于《安全技术防范基础》的图书的详细简介，内容专注于人工智能在现代安全领域的应用、数据安全策略、以及新兴网络安全威胁的应对，力求内容详实且富有深度。 --- 《智能安全架构与前沿威胁应对：构建弹性数字防御体系》 图书概述 在数字化浪潮席卷全球的今天，传统的基于边界和签名（Signature-based）的安全防护范式正面临前所未有的挑战。《智能安全架构与前沿威胁应对：构建弹性数字防御体系》并非一本关于基础物理安防或传统技防系统的教科书，而是深入探讨如何利用人工智能、机器学习以及大数据分析技术，构建一套能够自我适应、主动防御的下一代网络安全架构。本书旨在为网络安全工程师、系统架构师、信息安全管理者提供一套从理论到实践的先进方法论，以应对日益复杂和隐蔽的高级持续性威胁（APT）、零日漏洞攻击以及供应链安全风险。 核心内容深度剖析 第一部分：人工智能在安全防御中的核心驱动力 本部分彻底转向了传统安全技术范畴，聚焦于如何将AI/ML技术深度融入安全运营（SecOps）的各个环节。 1. 机器学习驱动的异常行为检测（UEBA）： 我们详细解析了监督学习、无监督学习以及强化学习在识别用户和实体行为异常中的具体应用。重点讨论了如何训练模型以区分正常的业务波动与潜在的恶意活动。书中包含了构建基线行为模型的技术细节，例如时间序列分析在识别异常登录模式、数据访问频率突变中的应用。特别探讨了“概念漂移”（Concept Drift）对安全模型的持续影响，并提出了模型再训练与漂移补偿策略。 2. 威胁情报的自动化处理与预测分析： 本书涵盖了自然语言处理（NLP）技术在自动化解析海量威胁情报报告（如MITRE ATT&CK、CVE数据库）中的作用。我们探讨了如何利用图神经网络（GNN）来分析攻击者基础设施的关联性，并建立早期预警指标。书中提供了一套将非结构化情报转化为可执行安全策略（如防火墙规则、SIEM告警规则）的自动化流程框架。 3. 深度学习在恶意软件分析中的突破： 摒弃了简单的文件哈希比对，本书着重介绍了使用深度神经网络（如CNN和RNN）对二进制文件进行语义分析和行为特征提取的方法。内容包括静态代码结构分析与动态沙箱行为捕获相结合的混合模型构建，以及如何对抗对抗性攻击（Adversarial Attacks）对深度学习检测器的绕过尝试。 第二部分：构建弹性网络边界与零信任模型 本书将重点放在后物理时代，即企业网络边界日益模糊化的背景下，如何构建基于身份、上下文和动态策略的防御体系。 1. 零信任架构（ZTA）的深度实施指南： 深入解析了NIST SP 800-207标准，并提供了从传统边界安全向微隔离和细粒度访问控制迁移的详细路线图。内容包括策略决策点（PDP）、策略执行点（PEP）的部署模型，以及基于风险评分的动态授权机制设计。我们特别关注了东西向流量的安全控制，这是传统防火墙难以覆盖的区域。 2. 身份与访问管理（IAM）的安全加固： 讨论了超越传统MFA的认证技术，如基于行为生物识别（Behavioral Biometrics）的持续认证。重点阐述了特权访问管理（PAM）如何与风险引擎集成，实现对高价值资产访问权限的实时评估与撤销。 3. API安全作为新的攻击面： 鉴于微服务架构的普及，本书将API安全提升到战略高度。内容涵盖了API网关的流量整形、OAuth 2.0/OIDC流程中的常见漏洞（如注入、重放攻击），以及利用Fuzzing技术进行API安全测试的最佳实践。 第三部分：数据主权、隐私保护与合规挑战 本部分着重探讨了在数据全球化流动背景下，企业如何平衡业务需求、数据利用与日益严格的全球数据保护法规（如GDPR、CCPA）。 1. 隐私增强技术（PETs）的实际应用： 详尽介绍了同态加密（Homomorphic Encryption）、安全多方计算（SMPC）和差分隐私（Differential Privacy）在安全分析场景中的可行性。内容包括如何在不暴露原始数据的情况下，利用多方数据进行联合机器学习建模的架构设计。 2. 数据生命周期中的安全编排： 讲解了如何将数据分类、标签化、加密和销毁策略，嵌入到数据从生成到归档的整个生命周期中。重点讨论了数据丢失防护（DLP）系统与云数据安全态势管理（CSPM）工具的集成，确保云原生环境下的数据合规性。 第四部分：应对新兴与复杂的威胁载体 这一部分聚焦于那些尚未完全被现有安全工具所覆盖的前沿威胁。 1. 供应链安全与软件物料清单（SBOM）： 详细分析了Log4Shell等事件暴露出的软件供应链风险。本书提供了生成、验证和维护软件物料清单（SBOM）的标准流程，并讨论了如何利用自动化工具对第三方组件进行安全基线核查，以确保引入代码的完整性和可信度。 2. 容器化与云原生环境的深度防御： 深入探讨了Kubernetes集群的安全强化，包括网络策略（NetworkPolicy）、服务网格（Service Mesh）中的安全上下文传播，以及运行时安全监控工具（Runtime Security Tools）如何检测容器逃逸和恶意进程注入。 3. 针对运营技术（OT）与工业控制系统（ICS）的风险评估： 由于OT/IT融合的加速，本书提供了针对SCADA、PLC等关键基础设施的特定漏洞评估框架，强调了协议差异化检测和物理隔离策略的现代化应用。 目标读者 本书面向具有一定信息技术基础，并希望在网络安全领域向更高级、更智能的防御体系迈进的专业人士： 网络安全架构师和解决方案设计师 安全运营中心（SOC）分析师和事件响应团队 信息安全管理者和首席信息安全官（CISO） 对AI/ML在安全领域应用感兴趣的研究人员和开发者 本书价值定位 《智能安全架构与前沿威胁应对：构建弹性数字防御体系》的核心价值在于，它提供了一条清晰的路径，指导读者从被动的“修补”转向主动的“预测与预防”。它不是简单地罗列技术名词，而是深入剖析了如何整合前沿技术栈（AI、云原生、PETs）来构建一个能够抵御未来未知威胁、具有高度韧性的企业数字防御体系。全书采用案例驱动的讲解方式，确保理论指导能够直接转化为可操作的安全策略和工程实践。
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