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《下一代计算机网络技术》首先简要介绍了现代计算机网络的基本概念、发展过程以及下一代计算机网络的主要内容和关键技术，然后从TCP/IP协议、Internet体系结构以及IP网络的特点与存在的问题入手，详细介绍了MPLS技术、IPv6技术、移动IP技术、IP网络QoS技术以及下一代计算机网络的业务集成。相信读者读者通过《下一代计算机网络技术》的阅读，一定会对下一代计算机网络技术有一个全面而深入的了解。
数据安全与隐私保护：面向数字时代的挑战与策略 图书简介 随着信息技术的飞速发展，数据已成为驱动社会进步的核心资源。然而，数据量的爆炸性增长和处理复杂性的提升，也带来了前所未有的安全与隐私风险。本书《数据安全与隐私保护：面向数字时代的挑战与策略》系统、深入地探讨了当前数据生态下面临的严峻挑战，并提供了一套全面、实用的应对策略和技术框架。它旨在为信息安全专业人员、数据科学家、企业管理者以及关注数据权益的普通读者，提供一个理解和掌握现代数据安全与隐私保护知识的权威指南。 第一部分：数字时代的数据安全图景与核心挑战 本部分首先勾勒出当前全球数据流动与存储的宏大图景，分析了云计算、物联网（IoT）、移动互联以及人工智能等前沿技术如何重塑数据的使用方式，同时也揭示了这些新技术带来的安全盲区与潜在威胁。 第一章：数据生命周期中的安全风险剖析 本章将数据生命周期划分为采集、传输、存储、处理和销毁等关键阶段。针对每个阶段，详细阐述了潜在的攻击向量。在数据采集阶段，我们重点讨论了恶意软件植入、传感器劫持以及供应链污染的风险。在数据传输方面，剖析了中间人攻击（MITM）、数据包嗅探以及量子计算对现有加密体系的长期威胁。存储安全部分，深入探讨了零信任架构下的访问控制失效、数据冗余与备份的完整性问题，以及云环境中的多租户隔离挑战。最后，对数据销毁环节中“数据残余”和合规性要求进行了深入分析。 第二章：高级威胁模型与攻击技术演进 本章聚焦于当前网络空间中最活跃、最具破坏性的攻击技术。内容涵盖了勒索软件的商业化运作模式、针对关键基础设施（OT/ICS）的APT攻击链分析。特别辟出章节详细解析了针对人工智能系统的“对抗性样本攻击”（Adversarial Attacks），探讨了如何通过微小扰动欺骗深度学习模型，这对于自动驾驶、金融风控等领域的应用构成了致命威胁。此外，本书还引入了社会工程学的高级应用，如深度伪造（Deepfake）在身份欺诈中的实际案例与防御对策。 第二章的重点深化：供应链安全与软件成分分析（SCA） 当前软件的复杂性意味着任何一个环节都可能成为突破口。本章通过对SolarWinds事件的深入复盘，讲解了如何识别和管理第三方组件带来的安全隐患。详细介绍了软件成分分析（SCA）工具的应用，以及如何建立可信的代码源认证体系，确保从开源库到最终部署的每一个字节都是可验证和安全的。 第二部分：隐私保护的理论基础与技术基石 隐私保护不再仅仅是法律合规问题，更是一系列复杂数学和信息论工具的综合应用。本部分从理论层面搭建起坚实的知识框架。 第三章：隐私保护的法律法规与伦理框架 本章对全球主要的隐私保护法规进行了对比分析，包括欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国的《加州消费者隐私法案》（CCPA）以及中国在数据出境和个人信息保护方面的最新立法。重点阐述了“最小化原则”、“目的限制”和“数据可携带权”等核心法律概念的实际落地挑战。同时，结合案例探讨了数据滥用引发的伦理困境，强调了技术人员在设计系统时应承担的社会责任。 第四章：差分隐私（Differential Privacy, DP）的原理与实践 差分隐私是现代数据分析中实现个体隐私保护的黄金标准。本章以直观的数学解释引入DP的核心思想——“添加噪音以模糊个体贡献”。我们详细剖刻了拉普拉斯机制和高斯机制，并对比了其在不同应用场景下的权衡（如效用与隐私保护级别的关系）。书中提供了大量面向实际数据集（如公开人口普查数据）的应用示例，指导读者如何正确地在数据发布和模型训练中部署DP。 第五章：新兴隐私增强技术（PETs）深度解析 PETs是当前研究的热点，本章集中讲解了三种最具潜力的技术： 同态加密（Homomorphic Encryption, HE）： 解释了全同态加密（FHE）如何允许在密文上直接进行计算，无需解密。书中对比了诸如CKKS、BFV等不同的HE方案及其适用的计算类型（加法、乘法）。 安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）： 阐述了如何允许多个不信任的实体共同计算一个函数，而不需要泄露各自的输入数据。重点分析了基于秘密共享和混淆电路的实现方法，并讨论了其在联邦学习中的关键作用。 零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）： 详细介绍了ZKP如何证明某陈述的真实性，而不泄露陈述本身的内容。对SNARKs和STARKs等现代高性能证明系统的结构和应用场景进行了透彻的讲解。 第三部分：面向未来的安全架构与治理体系 最后一部分将理论与技术转化为可执行的系统架构和管理实践。 第六章：零信任安全模型在数据访问中的应用 本书倡导摒弃传统的边界防御思维，全面转向零信任架构（ZTA）。本章深入解析了ZTA的七个核心原则，并着重讲解了在数据层面的实施细节，包括持续的身份验证、微隔离技术（Micro-segmentation）以及基于上下文的动态授权策略。内容特别强调了如何将安全策略与数据敏感度标签（Data Classification Tags）紧密结合，实现“永不信任，始终验证”。 第七章：数据安全治理与合规自动化 数据治理的复杂性在于“人、流程、技术”的协调。本章提供了建立有效数据安全治理框架的蓝图，包括数据所有权界定、风险评估流程的标准化。重点介绍了安全编排、自动化与响应（SOAR）平台在处理海量安全警报中的作用，以及如何利用机器学习模型自动化识别数据泄露的早期信号。此外，还探讨了如何利用区块链技术确保审计日志的不可篡改性，从而简化合规性审查过程。 第八章：量子时代的密码学准备与后量子安全 量子计算的威胁是迫在眉睫的。本章系统介绍了格密码学、哈希函数家族等后量子密码学（PQC）的主要候选算法（如CRYSTALS-Kyber和Dilithium）。本书详细分析了PQC算法的安全性评估标准、性能开销，并为读者提供了向PQC迁移的路线图和时间表，指导组织如何在新旧密码系统之间进行安全过渡，确保长期数据机密性不受未来量子计算机的威胁。 总结 《数据安全与隐私保护：面向数字时代的挑战与策略》不仅是一本技术手册，更是一份面向未来的战略指南。它以严谨的学术态度和丰富的实战经验，为读者构建了一个全方位的安全防护体系，确保数据在创造巨大价值的同时，其安全性和用户的隐私权得到最坚实的保障。
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