《大數據時代的智慧城市與信息安全》是2018年4月電子工業出版社出版的圖書，作者是范淵。
基本介紹
- 書名：大數據時代的智慧城市與信息安全
- 作者：范淵
- ISBN：9787121269530
- 頁數：312頁
- 定價：59.8元
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2018年4月
- 開本：16開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
隨著信息技術的迅猛發展，信息技術與經濟社會的交匯融合，引發了數據的爆炸式增長，大數據時代已經到來，全球社會正式進入了“數據驅動”的時代。大數據技術賦予了人類前所未有的對海量數據的處理和分析能力，促使數據成為國家基礎戰略資源和創新生產要素，戰略價值和資產價值急速攀升，運用大數據推動經濟發展、完善社會治理、提升政府服務和監管能力正在成為趨勢，大數據的出現使得“智慧城市”的核心內容建設成為了可能。但是，當數據成為了新的生產資料，在城市發展中發揮著越來越重要的作用時，其安全問題也被進一步的擴大，大數據時代智慧城市的安全建設面臨著越來越嚴峻的挑戰。
圖書目錄
目 錄
本書編委會
序
前 言
目 錄
第一部分 大數據驅動下的智慧城市
第1章 大數據升級城市智慧 2
1.1 城市病與信息化機遇 2
1.1.1 城市化帶來的挑戰 2
1.1.2 智慧城市的應運而生 3
1.1.3 大數據城市發展的新引擎 5
1.2 大數據引領未來智慧城市建設 6
1.2.1 大數據促進城市治理能力現代化 6
1.2.2 大數據構建民生服務新體系 8
1.2.3 大數據開啟企業創新發展新格局 9
1.2.4 大數據讓城市生活更加智慧型 11
1.3 智慧城市“數據大腦”建設 12
1.3.1 城市物聯網建設 13
1.3.2 移動網際網路、下一代網際網路建設 14
1.3.3 基於雲計算的城市數據大腦建設 15
1.3.4 大數據驅動下的城市智慧型化管理 17
1.4 城市無處不在的網路安全威脅 18
1.4.1 信息化發展與網路安全的博弈 18
1.4.2 愈演愈烈的網路違法犯罪 20
1.4.3 網路安全是智慧城市健康發展的基石 21
第二部分 大數據時代智慧城市“數據大腦”的安全建設
第2章 城市“數據大腦”的感知系統——物聯網安全 25
2.1 智慧城市的物聯網套用及發展 25
2.1.1 城市能源管理 26
2.1.2 居住環境安全 27
2.1.3 城市生活、工業廢棄物管理 27
2.1.4 城市交通管理 28
2.1.5 城市應急與執法管理 29
2.1.6 物聯網的發展方向 29
2.2 物聯網安全威脅 30
2.2.1 物聯網安全威脅大事件 30
2.2.2 物聯網安全威脅分析 35
2.3 物聯網安全治理 37
2.3.1 智慧城市下的物聯網安全治理概述 37
2.3.2 物聯網安全目標及防護原則 38
2.3.3 全球物聯網安全防禦策略 39
2.3.4 我國物聯網安全標準 40
2.3.5 物聯網層次結構及安全模型 41
2.3.6 物聯網安全關鍵技術 45
2.3.7 物聯網的安全體系設計 52
第3章 城市“數據大腦”的中樞神經系統——雲計算安全 57
3.1 雲計算是城市數據大腦的核心 57
3.2 雲計算的安全威脅與挑戰 58
3.2.1 雲計算安全威脅 58
3.2.2 雲計算平台側面臨的威脅 61
3.2.3 雲計算租戶側面臨的威脅 63
3.3 雲計算的安全防護實踐 64
3.3.1 雲安全總體防護目標與原則 64
3.3.2 雲安全總體防護設計思路 66
3.3.2.1 體系化設計方法 67
3.3.2.2 等級化設計方法 68
3.3.2.3 PDCA管理方法 69
3.3.2.4 總體安全保障體系框架 70
3.3.3 面向雲平台側安全體系 71
3.3.3.1 雲平台安全體系架構 71
3.3.3.2 雲平台安全防護技術要求 72
3.3.4 面向雲租戶側安全體系 76
3.3.4.1 雲租戶安全體系架構 76
3.3.4.2 雲租戶安全防護技術 78
第4章 城市“數據大腦”的智慧源泉——數據資源安全 83
4.1 智慧城市的數據資源 83
4.1.1 智慧城市數據資源的特點 83
4.1.2 智慧城市數據資源管理的關鍵問題 84
4.1.2.1 資源整合 84
4.1.2.2 數據建模 86
4.1.2.3 技術平台 89
4.1.2.4 安全防護 91
4.2 智慧城市數據資源面臨的安全風險 91
4.3 智慧城市數據安全防護思路 93
4.3.1 數據安全的原則和策略 93
4.3.2 總體防護思路 94
4.3.3 安全控制措施 94
4.4 智慧城市數據安全防護實踐 100
4.4.1 安恆大數據安全實踐 100
4.4.2 阿里雲大數據安全實踐 103
4.4.3 華為大數據安全實踐 105
4.4.4 京東大數據安全實踐 107
4.4.5 中國移動大數據安全實踐 108
4.4.6 IBM大數據安全實踐 110
第5章 城市“數據大腦”的動力系統——工業網際網路安全 113
5.1 工業網際網路是城市的動力保障 113
5.1.1 工業網際網路基本情況 113
5.1.2 工業網際網路發展現狀 115
5.1.3 工業網際網路與智慧城市 118
5.2 工業網際網路安全威脅與挑戰 120
5.2.1 工業網際網路面臨的安全問題 120
5.2.2 工業網際網路帶來的全新挑戰 123
5.3 工業網際網路安全防護體系與實踐 125
5.3.1 國外安全防護實踐 125
5.3.1.1 政府以工業控制系統安全和製造業安全為核心， 推進工業網際網路安全保障 125
5.3.1.2 行業共同協作，促進工業網際網路安全的行業自律和產業推進 126
5.3.2 安全防護整體方案 127
第6章 城市“數據大腦”的安全底線——個人信息和隱私保護 131
6.1 個人信息與隱私 131
6.1.1 個人信息的概念 131
6.1.2 個人信息的分類 132
6.1.3 個人信息、個人數據和隱私的關係 133
6.2 國外個人信息與隱私保護實踐 135
6.2.1 個人信息保護的法律模式 135
6.2.2 個人信息保護的立法原則 135
6.2.3 美國的個人隱私保護 136
6.2.4 歐盟的個人隱私保護 137
6.3 我國網路安全法與個人信息保護 140
第7章 區塊鏈技術助力智慧城市建設 143
7.1 日益興起的新技術——區塊鏈 143
7.1.1 區塊鏈技術的發展 143
7.1.2 區塊鏈的概念 144
7.1.3 區塊鏈技術的特點 145
7.2 目前智慧城市建設中面臨的問題 146
7.3 使用區塊鏈技術解決智慧城市中的問題 147
7.3.1 區塊鏈在智慧城市中的基礎套用 148
7.3.1.1 智慧教育 148
7.3.1.2 智慧醫療 148
7.3.1.3 智慧政務 149
7.3.1.4 智慧供應鏈 149
7.3.1.5 智慧交通 149
7.3.2 區塊鏈在智慧城市中套用的最新研究 150
第三部分 數據驅動安全，安全助智慧騰飛
第8章 什麼是大數據分析 153
8.1 數據採集是一切的食糧 153
8.1.1 數據是智慧城市的核心資源 153
8.1.2 數據採集的特點 153
8.1.3 數據採集的設計 154
8.1.4 建設智慧城市數據中心 155
8.2 小數據是試驗田 155
8.2.1 小數據的價值 155
8.2.2 數據分析的實驗技能 156
8.2.3 小數據的局限 157
8.2.4 從小數據走向大數據 157
8.3.3 讓實時大數據互動式分析用上大索引利器 160
8.3.4 智慧城市中必不可少的實時大數據互動式分析 161
8.4 分散式計算不是簡單的1+1=2 161
8.4.1 分散式計算的概念與發展 161
8.4.2 Map-reduce計算框架解析 163
8.4.3 分散式計算環境下各種組件的相互協調作用 164
8.4.4 分散式計算 166
8.5 深度學習有多深 166
8.5.1 深度學習簡介及歷史回顧 166
8.5.2 何為深，深為何 168
8.5.3 深度學習在智慧城市中的套用 174
8.6 大數據技術助推人工智慧 174
8.6.1 人工智慧的前世今生 175
8.6.2 大數據和人工智慧的關係 177
第9章 大數據分析在網路安全中的套用 179
9.1 大數據是手段不是目的 179
9.2 大數據是網路安全的未來 181
9.3 大數據態勢感知保護關鍵網路套用 183
9.3.1 大數據態勢感知是攻防分析，不是“地圖炮” 183
9.3.2 大數據態勢感知是能力落地，不是“看熱鬧” 184
9.3.3 大數據態勢感知是智慧型安全中心，不是“數據雜燴” 184
9.3.4 態勢感知是手段，核心套用才是關鍵 184
9.4 大數據建模防禦數據泄漏和竊取 185
9.4.1 傳統數據防泄漏方案分析 186
9.4.2 大數據建模防數據泄露方案 187
9.5 利用大數據分析進行反欺詐 188
9.5.1 詐欺與反欺詐 188
9.5.2 電信反欺詐 189
9.5.3 金融反欺詐 189
9.6 藉助大數據分析技術保障電子郵件安全 190
第10章 大數據與雲計算融合下的新一代安全防護技術 193
10.1 網路空間信息普查和風險感知 193
10.1.2 網路空間元素探測與安全底圖建設 194
10.1.3 安全漏洞探查與驗證 195
10.1.4 0day漏洞精準識別與預警技術 196
10.1.5 安全事件感知技術 197
10.1.6 對暗鏈的識別技術 197
10.1.7 基於大數據的識別釣魚技術 198
10.1.8 多線路網站服務質量監測 198
10.1.9 多維度態勢感知分析技術 199
10.1.10 網路安全重點事件專題分析 200
10.2 基於機器學習的雲端安全防護 201
10.2.2 基於頁面鏡像的篡改防護與永久線上技術 201
10.2.3 漏洞識別與虛擬補丁技術 202
10.2.4 基於大數據技術的攻擊識別與精準攔截 203
10.2.4.1 基於海量日誌學習生成正向規則的技術 203
10.2.4.2 基於海量日誌學習業務流程生成防跳躍式攻擊規則 204
10.2.5 協同防護技術 205
10.2.5.2 基於訪問行為的情景式防護 206
10.2.5.3 基於信譽評估的防護思路與實踐 208
10.2.5.4 基於訪問行為的自動化攻擊識別與防護 209
第11章 培養一流網安人才助推網路強國戰略 211
11.1 大數據時代網路安全人才現狀 211
11.1.1 大數據時代網路安全人才需求缺口巨大 211
11.1.2 普通高校與高等職業院校的網路安全教學未成體系 212
11.1.3 網路安全人才繼續教育混亂而流於形式 213
11.2 網路安全人才培養和教育的困域 214
11.2.1 網路安全需要怎么樣的人才 214
11.2.2 完善人才教育體系應包含哪些方面 216
11.2.3 推廣網路安全全民教育有何意義？ 217
11.2.4 培養優秀網路安全人才應堅持哪些導向？ 218
11.3 網路安全人才培養和教育發展的探索 219
11.3.1 高校教育：建設國家一流網路空間安全學院 219
11.3.2 在職教育：堅持創新、豐富實踐、適應需求 221
11.3.3 產學研結合：網路空間安全人才培養與教育的創新模式 222
11.3.3.1 樹立信息安全意識 222
11.3.3.2 教學工作不能紙上談兵 223
11.3.3.3 人、技術、管理相結合 223
11.3.3.4 人才隊伍建設不拘一格 224
11.4 他山之石：他國網路安全人才培養與教育觀察 225
11.4.1 美國信息安全人才培養和教育趨勢探析 225
11.4.2 英國信息安全人才培養和教育趨勢探析 227
11.4.3 其他國家信息安全人才培養和教育趨勢探析 230
11.5 基於實驗室的大數據安全人才培養 231
11.5.1 大數據時代網路安全人才的特點 231
11.5.2 大數據時代網路安全人才培養的目標 232
11.5.3 大數據時代網路安全人才培養方式 233
11.5.4 大數據時代網路安全人才選拔模式 235
第四部分 經典案例
第12章 優秀案例分享 239
12.1 某市政務數據安全保障體系規劃項目 239
12.1.1 項目背景 239
12.1.2 項目必要性 239
12.1.3 存在的主要問題 241
12.1.4 建設內容 243
12.1.5 項目特色 245
12.2 大數據智慧型安全平台助力某金融機構構建網路安全體系 246
12.2.1 項目背景 246
12.2.2 項目建設內容 246
12.2.3 項目成效 248
12.3 某城市級雲安全運營服務案例 248
12.3.1 案例背景 248
12.3.2 解決方案 249
12.3.3 特色和價值 251
12.3.3.1 政務雲平台安全收益 251
12.3.3.2 政務雲租戶安全收益 253
12.4 某市平安城市安全案例 255
12.4.1 項目背景 255
12.4.2 平安城市建設面臨的安全問題及需求 255
12.4.2.1 安全風險分析 255
12.4.2.2 安全建設需求分析 257
12.4.3 對策與措施 259
12.4.3.1 物理環境安全設計 260
12.4.3.2 前端區域安全設計 262
12.4.3.3 邊界互聯區域安全設計 262
12.4.3.4 視頻專網區域安全設計 263
12.4.3.5 管理層面的安全設計 264
12.4.4 項目成效 265
12.5 涉眾型金融風險監測預警處置實踐 265
12.5.1 背景 265
12.5.2 涉眾型經濟犯罪的現狀與問題 265
12.5.3 對策與措施 266
12.5.4 套用成效 269
12.6 某電廠工控網路和信息安全防護體系建設 269
12.6.1 背景 269
12.6.2 電廠建設面臨的安全威脅 270
12.6.3 對策與措施 271
12.6.3.1 總體防護策略 271
12.6.3.2 Web套用安全防護 272
12.6.3.3 資料庫安全防護設計 273
12.6.3.4 APT攻擊預警防護設計 273
12.6.3.5 生產控制網路安全防護設計 273
12.6.3.6 電廠新安全統一管理的設計 274
12.7 某市康養之都智慧城市建設案例 275
12.7.1 背景 275
12.7.2 建設目標 276
12.7.3 建設內容 276
12.7.4 創新特色 277
12.8 教育行業網路安全綜合整治案例 278
12.8.1 背景 278
12.8.2 治亂解決方案 278
12.8.2.1 網站基礎信息普查 279
12.8.2.2 殭屍網站、黑站、偽造網站專項篩查 279
12.8.3 堵漏解決方案 280
12.8.3.1 網站及套用系統監測與預警服務 280
12.8.3.2 網站安全雲防護方案 282
12.8.3.3 數據防泄漏解決方案 284
12.9 某市智慧公安建設案例 286
