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出版者:Springer

作者:Chen, Hsinchun; Chen, H.; Chen, Hsinchun

出品人:

页数:564

译者:

出版时间:2004-07-27

价格:USD 104.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540221258

丛书系列:

图书标签:

情报学
安全信息学
数据挖掘
机器学习
网络安全
情报分析
信息安全
模式识别
人工智能
大数据分析

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具体描述

《智慧与安全信息学》是一部深入探讨信息技术在维护国家安全、公共秩序以及打击各类犯罪活动中所扮演关键角色的开创性著作。本书聚焦于如何利用前沿的计算技术、数据科学和人工智能方法，构建更智能、更高效的安全防护体系。本书的核心内容围绕着“信息智能”在安全领域的应用展开。作者们详细阐述了如何从海量、异构的信息源中提取有价值的洞察，并将其转化为可操作的安全策略。这包括但不限于： 1. 大数据分析与模式识别：随着信息爆炸式增长，传统的信息处理方法已难以应对。本书深入剖析了如何运用大数据分析技术，如分布式计算、云计算平台，对网络流量、通信记录、社交媒体数据、金融交易等进行实时或近实时的处理和分析。重点介绍了模式识别算法（如聚类、分类、关联规则挖掘）在发现异常行为、识别潜在威胁、预测犯罪趋势方面的应用。例如，如何通过分析用户行为模式来检测欺诈活动，或者如何通过分析社交媒体上的信息流动来预警群体性事件。 2. 网络安全与威胁情报：在日益复杂的网络环境中，网络安全已成为国家和个人安全的重要基石。本书全面探讨了网络攻防的技术原理，以及如何利用信息智能来提升网络防御能力。这包括恶意软件检测与分析、入侵检测与防御系统（IDS/IPS）、漏洞挖掘与利用、以及安全事件响应等。特别强调了威胁情报的收集、分析和利用，即如何建立一个动态的、可扩展的威胁情报平台，主动识别和应对网络攻击。内容将涵盖机器学习在恶意代码分类、网络钓鱼检测中的应用，以及图论在分析复杂网络攻击路径中的作用。 3. 犯罪分析与预防：本书将信息智能的应用延伸至传统犯罪的分析与预防领域。通过对犯罪数据（如案发地点、时间、作案手法、嫌疑人信息）的深入挖掘，可以识别犯罪的聚集区域、高发时段以及潜在的犯罪模式。本书介绍了空间分析、时间序列分析、以及预测模型在犯罪地图绘制、高危区域识别、警力资源优化配置等方面的应用。同时，也探讨了如何利用大数据分析来辅助侦查，例如通过关联分析来追踪犯罪团伙，或者通过自然语言处理技术来分析犯罪报告，提取关键信息。 4. 身份识别与认证：身份是安全的基础。本书探讨了基于生物特征识别（如指纹、面部、虹膜）、行为特征识别（如键盘敲击模式、鼠标移动轨迹）以及多因素认证等多种身份验证技术的原理与发展。重点介绍了如何结合机器学习和模式识别技术，构建更安全、更可靠的身份验证系统，以防止身份盗窃和非法访问。 5. 监控与情报分析：在现代安全体系中，视频监控、通信监听以及其他形式的情报收集扮演着重要角色。本书深入探讨了如何利用计算机视觉、音频信号处理、自然语言处理等技术，对监控和情报数据进行智能分析。这包括人脸识别、行为识别、目标跟踪、语音识别、文本情感分析等。旨在提高情报获取的效率和准确性，并为决策者提供及时、有价值的分析报告。 6. 风险评估与决策支持：面对不断变化的威胁态势，有效的风险评估和明智的决策至关重要。本书介绍了如何构建集成化的信息智能平台，将来自不同渠道的安全信息进行整合，并利用先进的分析模型进行风险评估。这包括威胁态势感知、脆弱性评估、影响分析以及对不同应对策略的模拟与评估。最终目标是为安全决策者提供科学的依据，优化资源配置，并制定更具前瞻性的安全策略。《智慧与安全信息学》不仅提供了理论框架和技术方法，更通过大量实际案例的研究，展示了信息智能在解决现实世界安全挑战中的巨大潜力。本书适合于网络安全专家、情报分析师、犯罪学研究者、计算机科学专业学生以及任何对如何运用信息技术提升社会安全感兴趣的读者。它将为读者打开一扇了解未来安全发展趋势的窗户，并激励他们在这一重要领域进行更深入的探索与创新。