Secure Data Provenance and Inference Control with Semantic Web pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Auerbach Publications

作者:Bhavani Thuraisingham

出品人:

页数:478

译者:

出版时间:2014-8-1

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781466569430

丛书系列:

图书标签:

Secure
Control
Access
数据溯源
语义网
信息安全
推理控制
数据隐私
访问控制
知识图谱
安全计算
数据治理
Web安全

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具体描述

《数字时代信息安全与知识图谱构建实践指南》图书简介在信息爆炸与数字生态日益复杂的今天，数据安全、隐私保护以及知识的有效组织与利用已成为组织机构与个人面临的核心挑战。《数字时代信息安全与知识图谱构建实践指南》并非一本专注于特定技术分支（如数据溯源或推理控制）的专著，而是旨在提供一个宏观且实用的框架，指导读者理解如何在现代信息基础设施中实现数据的安全、可靠管理，并在此基础上高效地构建、应用和维护知识图谱。本书立足于信息科学、网络安全、数据库管理和人工智能的前沿交叉领域，探讨了构建一个既能抵御威胁、又能释放数据价值的数字化体系的必备知识与操作方法。我们避开了晦涩的理论推导，专注于提供可落地实施的策略、工具选择和最佳实践。第一部分：现代信息安全基石：从威胁建模到弹性防御本部分聚焦于理解当前数字环境下的信息安全挑战，并建立起一套主动而非被动的防御体系。第一章：信息安全环境的重塑与风险态势感知本章首先分析了云计算、物联网（IoT）和分布式计算对传统安全边界的瓦解作用。重点讨论了零信任架构（Zero Trust Architecture）的核心原则，并阐述了如何根据业务场景（如金融、医疗或工业控制）进行定制化的风险评估。我们将深入探讨“攻击面”的概念，不仅包括网络端口，更涵盖了人员操作、API 接口及第三方供应链。内容着重于如何建立一个持续监控、快速响应的安全态势感知平台，而非仅仅依赖边界防火墙。讨论了威胁情报的收集、分析与集成方法，强调情报驱动的安全决策的重要性。第二章：数据生命周期安全管理与合规性框架数据安全的核心在于对其整个生命周期的管控。本章详细介绍了从数据采集、存储、传输到销毁的各个环节所需实施的安全措施。我们探讨了数据分类分级标准的重要性，并提供了行业内通用的分类模型。在存储安全方面，本书涵盖了现代加密技术（如后量子密码学的初步介绍、同态加密的适用场景）的选择与部署。传输安全部分，重点讲解了安全通道协议的配置优化，并探讨了如何利用硬件安全模块（HSM）来保护敏感密钥。合规性方面，本书横跨《通用数据保护条例》（GDPR）、《网络安全法》等关键法规，指导读者建立一套符合国际标准和国内法律要求的安全控制体系，特别是数据主权和跨境传输的实践操作。第三章：身份、访问与权限管理的精细化控制在“人”是最大的安全变量的今天，强大的身份与访问管理（IAM）至关重要。本章超越了传统的用户名/密码模式，深入探讨了多因素认证（MFA）的部署深度、基于角色的访问控制（RBAC）与基于属性的访问控制（ABAC）的优势与劣势对比。我们详细阐述了特权访问管理（PAM）的实施步骤，如何最小化和监控特权账户的使用。此外，本章还涉及了无密码身份验证技术（如FIDO2）的集成路径，确保用户体验与安全强度的平衡。第二部分：知识图谱的构建、管理与应用实践本部分将视角转向如何有效地结构化、组织和应用企业数据，实现知识的自动化提取与推理，为决策支持提供基础。第四章：知识图谱的基础理论与建模方法本章为读者提供了知识图谱（Knowledge Graph, KG）的核心概念，将其定位为连接异构数据的语义基础设施。我们详细阐述了本体论（Ontology）的设计原则，包括类、属性和实例的定义。重点对比了RDF/OWL、Property Graph等主流图数据模型，并提供了选择适当模型的决策树。建模实践方面，我们展示了如何从非结构化文本中识别实体和关系，并构建初步的领域知识模型。第五章：数据集成与大规模知识图谱的构建流程知识图谱的价值源于对海量、分散数据的整合。本章专注于数据准备和集成技术。内容涵盖了实体对齐（Entity Alignment）和消歧（Entity Resolution）的关键算法，这是确保知识一致性的核心步骤。对于大规模图谱的构建，我们讨论了数据管道（Data Pipeline）的设计，包括如何利用流处理技术（如Kafka）实时更新图数据。同时，本书还提供了关于图数据库（如Neo4j, JanusGraph）的性能调优指南，确保在大数据量下的查询效率。第六章：知识图谱的增强与知识推理应用一个静态的知识图谱无法完全释放其潜力。本章探讨了如何利用机器学习和自然语言处理（NLP）技术对图谱进行“增强”。内容包括使用知识嵌入（Knowledge Embedding）技术，将图结构转化为向量空间表示，从而支持更复杂的相似性搜索。推理部分，我们介绍了基于规则的推理（如Datalog）和基于统计学习的链接预测（Link Prediction）方法，这些技术能够帮助系统发现数据中隐含的、尚未明确标注的知识。实际应用案例将集中在问答系统、推荐引擎和复杂事件检测中的图谱应用。第三部分：安全与知识的融合：治理与可持续发展本部分将前两部分的内容相融合，讨论如何在知识图谱的生命周期中嵌入安全治理，并确保其作为核心资产的可信度和长期价值。第七章：面向知识图谱的数据治理与质量保障知识的质量直接决定了推理结果的可靠性。本章聚焦于知识图谱特有的数据治理挑战。我们讨论了如何建立“知识谱系”（Provenance Tracing）——不仅仅追踪数据来源，更要追踪知识被推理和修改的每一步。质量保障方面，本书提供了检查知识完整性、一致性和时效性的自动化脚本和指标体系。同时，强调了图谱版本控制的重要性，确保在迭代过程中能够回溯和审计。第八章：高级应用场景的集成与未来展望本书最后一部分展望了安全技术与知识图谱结合的更深层次应用，例如利用图谱分析来建模复杂的网络拓扑和权限关系，从而进行高级威胁分析。我们讨论了联邦学习（Federated Learning）在保护知识产权和数据隐私前提下进行跨组织知识共享的可能性。最终，本书总结了构建一个安全、智能、可信赖的数字知识基础设施的整体路线图，指导读者应对未来信息技术带来的持续性挑战。目标读者本书面向信息安全工程师、数据科学家、知识工程师、企业架构师以及信息管理专业的学生和研究人员。它为渴望从数据安全实践到知识工程实践进行无缝过渡的专业人士，提供了一套综合性的、兼具理论深度与实践广度的指导手册。