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页数:290

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出版时间:2010-3

价格:32.00元

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isbn号码:9787115219640

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络安全
• 网络安全
• 信息安全
• 网络管理
• 安全管理
• 数据安全
• 网络防护
• 安全策略
• 风险管理
• 安全技术

现代企业数据治理与合规实践 图书名称：现代企业数据治理与合规实践 图书简介 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动企业创新与增长的核心资产。然而，伴随数据价值的提升，数据安全、隐私保护以及日益复杂的全球监管要求，对企业的管理能力提出了前所未有的挑战。《现代企业数据治理与合规实践》一书，正是基于这一时代背景，旨在为企业构建一套全面、系统且可落地的现代数据管理与合规框架。本书深入探讨了数据治理的战略意义、技术路径与组织架构，并结合最新的法律法规要求，为企业提供了一条在利用数据红利的同时，有效降低风险、保障可持续发展的清晰路径。 第一部分：数据治理的战略基石与框架构建 本书首先从战略层面阐述了数据治理对于现代企业的不可替代性。它不再是IT部门的辅助工作，而是决定企业核心竞争力的战略职能。 第一章：数据资产化与治理的战略定位 本章详细分析了数据如何从“信息”转化为“资产”的全过程。我们探讨了数据价值链的各个环节，包括数据采集、存储、处理、分析直至销毁。重点阐述了数据质量、数据标准和数据血缘（Data Lineage）在实现数据资产化中的关键作用。内容涵盖了如何通过建立数据资产目录（Data Catalog）来提升数据的可发现性和可用性，并论述了数据治理在支持商业智能（BI）、人工智能（AI）和机器学习（ML）项目成功中的基础性贡献。 第二章：构建适应性数据治理组织架构 成功的治理离不开清晰的组织和权责划分。本章聚焦于如何设计一个高效的、跨职能的数据治理组织。内容包括设立首席数据官（CDO）的角色定位与职责范围，建立数据治理委员会（Data Governance Council）的运作机制，以及“数据所有者”（Data Owner）、“数据管家”（Data Steward）和“数据使用者”（Data Consumer）在日常操作层面的具体协作模式。我们提出了基于“中心辐射型”或“联邦式”的治理模型选择与实施路径，确保治理活动能够有效嵌入到业务流程中，而非成为孤立的附加项。 第三章：核心数据治理框架：标准、政策与流程 本章深入到治理的实操层面，提供了构建统一数据标准的蓝图。内容细致讲解了主数据管理（MDM）的必要性，包括如何定义和维护客户、产品、供应商等核心实体的数据一致性。同时，本书详细介绍了数据质量管理（DQM）的生命周期——从定义质量维度（准确性、完整性、一致性、及时性等），到设计质量规则，实施监控与改进闭环。流程方面，则着重于数据变更管理、数据生命周期管理（DLM）等关键业务流程的标准化设计。 第二部分：数据安全、隐私保护与技术赋能 随着技术的发展，数据治理必须与先进的安全和隐私技术深度融合。本部分将治理理念转化为可执行的技术策略。 第四章：数据安全与访问控制的深度整合 本章将数据治理理念融入到企业安全体系中。我们探讨了“最小权限原则”在数据访问控制中的应用，并超越传统的基于角色的访问控制（RBAC），引入了基于属性的访问控制（ABAC）和基于情境的访问控制（CBAC）。内容详细介绍了数据分类分级（Data Classification and Tagging）的实施方法，这是所有安全和合规措施的前提。同时，探讨了数据加密技术（静态加密与传输中加密）在保护敏感数据中的作用，并强调了安全治理与安全运营的联动机制。 第五章：全球数据隐私法规的合规实操指南 本部分是本书的重点之一，专注于当前全球最主要的数据隐私法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国的《加州消费者隐私法案》（CCPA/CPRA）以及中国《个人信息保护法》（PIPL）等。我们不只是罗列条款，而是提供可操作的合规路线图。内容包括：如何进行数据保护影响评估（DPIA）、如何管理和响应数据主体的权利请求（如知情权、被遗忘权），以及跨境数据传输的法律合规要求和技术实现路径（如标准合同条款、约束性公司规则）。 第六章：隐私增强技术（PETs）与治理的结合 为了在数据利用与隐私保护之间找到平衡点，本章重点介绍了隐私增强技术（PETs）。内容包括假名化（Pseudonymization）和匿名化（Anonymization）的区别与适用场景；差分隐私（Differential Privacy）在数据分析中的应用，以确保分析结果的统计有效性而不泄露个体信息；以及联邦学习（Federated Learning）在保护数据不出域的前提下进行模型训练的实践。这些技术是实现“合规即赋能”的关键工具。 第三部分：数据治理的运营、度量与持续改进 数据治理是一个持续演进的过程，需要科学的度量标准和持续的改进机制来维持其有效性。 第七章：数据治理的运营化与自动化 本章探讨了如何将治理策略固化为日常运营的一部分。内容涵盖了如何利用技术平台（如数据治理套件、元数据管理工具）实现流程自动化，例如自动化的数据质量检查、自动化的合规报告生成。我们详细介绍了数据治理运营中心（DGOC）的设立，以及如何通过集成到DevOps/DataOps流程中，确保在新的数据项目启动之初就嵌入治理要求（Governance by Design）。 第八章：数据治理绩效评估与价值量化 如何证明数据治理的投资回报（ROI）是高层管理者关心的核心问题。本章提供了建立数据治理关键绩效指标（KPIs）和关键风险指标（KRIs）的系统方法。KPIs覆盖了数据质量改进率、合规违规事件数量、数据资产化进度等。KRIs则侧重于潜在的风险暴露，如敏感数据泄露风险得分、元数据覆盖率不足的风险。通过量化这些指标，企业可以清晰地展示治理工作对降低运营成本、提升决策效率和规避法律风险的具体贡献。 第九章：应对新兴数据挑战：AI伦理与数据生命周期终结 最后，本书展望了未来数据治理的挑战。内容涉及人工智能系统中的“可解释性”（Explainability）和“公平性”（Fairness）治理，确保AI决策过程透明可控。此外，还重点讨论了数据销毁和归档的最佳实践。在合规视角下，数据销毁不再是简单的删除，而是需要经过审计的、不可逆转的流程，以满足“被遗忘权”和长期留存要求的平衡。 总结 《现代企业数据治理与合规实践》不仅是一本理论指南，更是一本实操手册。它为企业高管、数据官、合规人员和IT专业人士提供了一个清晰的路线图，指导他们如何在复杂多变的数据环境中，将数据转化为可靠的竞争优势，确保业务的稳健与长久发展。本书的每一个章节都紧密围绕“如何做”展开，确保读者能够学以致用，构建起坚不可摧的数据治理体系。

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从排版和语言风格上说，这本书也给我带来了惊喜。它采用了大量的图表和流程图来辅助理解复杂的概念，使得那些原本枯燥的术语和逻辑链条变得直观易懂。更难能可贵的是，作者的文笔流畅且富有感染力，读起来完全没有那种技术文档的僵硬感。比如，在讨论“零信任模型”的引入时，作者没有直接套用官方定义，而是用了一个“不再相信任何内部或外部的身份，只相信实时的环境验证”的比喻，瞬间就抓住了核心思想。这表明作者不仅仅是知识的搬运工，更是知识的消化者和转化者。对于一个希望系统性提升网络安全管理能力的读者来说，这本书提供的不仅是知识，更是一种解决问题的思维框架和信心。我能感觉到，这本书的目标读者不是想成为某个单一领域（比如渗透测试）的专家，而是希望成为一个能统筹全局、建立可持续安全防线的管理者。

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我得承认，我过去读过不少关于网络攻击和防御的书籍，它们大多聚焦于“如何黑入”或者“如何修补漏洞”。但这本《计算机网络安全管理》却独辟蹊径，把大量的精力放在了“管理”二字上。它探讨的更多是流程、文化和人员因素，这才是安全防护中最难啃的骨头。让我印象深刻的是关于“安全事件响应流程”的那一章，它详细描述了从发现异常到最终复盘的每一个环节应该由谁负责，以及如何确保信息在不同层级（技术团队、法务、公关、高层）之间有效传递，避免了传统应急响应中常出现的“信息孤岛”和“互相推诿”的问题。作者似乎非常理解组织内部的政治生态，没有给出那些“理想化”的完美方案，而是提供了在资源有限、人员思想不统一的现实条件下，如何搭建一个“有效而非完美”的安全体系。这种务实态度，让人感觉这本书是真正从生产环境中走出来的，而不是在象牙塔里闭门造车。

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这本《计算机网络安全管理》的读后感，我得好好捋一捋。说实话，拿到书的时候，我原本是抱着一种“标准教科书”的期待的，毕竟名字听起来就很严肃。但翻开第一页我就发现，这书有点意思。它没有上来就堆砌那些晦涩难懂的协议细节，而是非常接地气地从一个企业IT运维人员的日常困境切入。比如，它花了大量篇幅去探讨“安全策略的落地困境”——理论上大家都知道要打补丁、要用强密码，但实际操作中如何平衡效率和安全，如何让那些不配合的部门乖乖遵守规定，书里给出了不少来自实战的“软技能”建议，这比单纯讲技术原理管用多了。我特别欣赏它对“风险评估模型”的讲解，不是那种僵硬的数学公式，而是结合了现实中常见的业务场景，让你能迅速定位到自己公司当前最薄弱的环节是人员意识，还是系统架构。读完这部分，我感觉自己像是完成了一次全面的安全体检，而不是在啃一本冷冰冰的字典。它更像是一位经验丰富的老前辈在耳边低语，分享的都是那些在标准文档里找不到的“潜规则”和“最佳实践”。

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这本书的“工具箱”部分绝对是亮点，而且用得非常巧妙。很多安全书只是罗列工具的名称，告诉你它们能做什么。但这本则不同，它像是带你实操一样，详细分析了不同安全工具链之间的集成问题。比如，它没有简单地说“你需要一个SIEM系统”，而是深入分析了如何在Splunk或Elastic Stack中有效地整合来自IDS、WAF和终端安全软件的日志，以及如何编写触发真正有意义告警的关联规则。更关键的是，它还讨论了工具选型背后的成本效益分析——一个昂贵但复杂的平台，是否真的比多个开源、易于定制的小工具组合更适合当前的管理水平和业务需求？这种对“投入产出比”的持续关注，让这本书的实用价值大大提升。我甚至按照书中的建议，重新审视了我们现有的日志分析架构，发现了一些之前忽略的冗余和效率低下的环节。

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这本书的叙事节奏把握得相当到位，不像某些技术书籍那样读起来昏昏欲睡。它在技术深度和广度之间找到了一种巧妙的平衡。比如说，在讲解防火墙策略优化时，它没有止步于ACL（访问控制列表）的语法层面，而是深入剖析了东西向流量在微服务架构下的新挑战，并用几个非常形象的案例说明了传统边界安全思维的局限性。接着，话锋一转，它又会跳到更宏观的合规性要求，比如GDPR或者国内的数据安全法案对日常管理工作的影响，让你明白你配置的每一个策略背后都有法律责任作为支撑。这种“由点到面，再由面回点”的写作手法，让知识的结构感非常强。我合上书的时候，脑子里浮现的不是零散的知识点，而是一张清晰的网络安全管理蓝图，知道从哪里入手，该往哪个方向持续投入精力。对于一个需要对上级汇报工作，同时又要指导一线工程师操作的人来说，这种知识的结构化是极其宝贵的。

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