Applied Cryptography And Network Security pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Ioannidis, John (EDT)/ Keromytis, Angelos (EDT)/ Yung, Moti (EDT)

出品人:

頁數:552

译者:

出版時間:

價格:99.95

裝幀:

isbn號碼:9783540262237

叢書系列:

圖書標籤:

• 密碼學
• 網絡安全
• 應用密碼學
• 數據安全
• 通信安全
• 信息安全
• 加密算法
• 網絡協議
• 安全工程
• 計算機安全

《數據安全與隱私保護：從理論基石到前沿應用》 圖書簡介 在信息爆炸與互聯互通的數字時代，數據已成為驅動社會進步的核心資産，但同時也帶來瞭前所未有的安全挑戰與隱私風險。本書《數據安全與隱私保護：從理論基石到前沿應用》並非聚焦於傳統的密碼學原理或網絡安全協議的實現細節，而是緻力於構建一個全麵、深入且麵嚮實踐的知識體係，探討如何在日益復雜的數字環境中，從根本上保障數據的完整性、機密性、可用性，並尊重用戶的隱私權。 本書的定位是為信息安全專業人士、數據科學傢、係統架構師以及對數字隱私高度關注的政策製定者提供一份權威性的參考指南。它摒棄瞭對單一技術（如公鑰加密算法的數學推導）的過度強調，轉而著重於係統化的安全思維、風險治理框架以及多層次的防護策略。 第一部分：安全基石與威脅態勢 本部分首先為讀者奠定宏觀的安全認知基礎。我們不再深入探討有限域上的離散對數問題，而是將重點放在信息安全風險的量化與管理上。 現代威脅建模與風險評估： 詳細闡述如何構建適應雲計算、物聯網（IoT）和移動計算環境的威脅模型。內容包括對高級持續性威脅（APT）、供應鏈攻擊和零日漏洞的結構化分析方法。我們引入瞭基於情景的風險評分模型，幫助組織確定哪些資産需要最高級彆的保護，並製定經濟效益最優的安全投入策略。 安全閤規與治理框架： 鑒於全球數據監管環境的碎片化與嚴格化，本章深入剖析瞭主要的國際標準與法規，如通用數據保護條例（GDPR）、加州消費者隱私法案（CCPA）等，並重點探討瞭如何構建一個有效的“安全治理、風險與閤規”（GRC）體係。我們強調將閤規性內建於係統設計（Security by Design）而非事後補救的重要性。 軟件安全生命周期管理（SecDevOps）： 探討如何在敏捷開發與持續集成/持續部署（CI/CD）流水綫中嵌入安全實踐。內容涵蓋靜態應用安全測試（SAST）、動態應用安全測試（DAST）以及軟件成分分析（SCA）的集成策略，旨在實現“安全左移”，減少生産環境中的漏洞暴露麵。 第二部分：數據隱私的計算與工程實現 本部分是本書的核心，著重探討在不完全信任計算環境的前提下，如何進行數據處理、分析和共享，這是傳統加密技術難以完全解決的問題。 差分隱私（Differential Privacy）的深入應用： 我們不隻是停留在“添加噪聲”的定義層麵，而是詳細解析瞭拉普拉斯機製、高斯機製在不同數據發布場景（如查詢聚閤、機器學習模型訓練）中的具體參數選擇、隱私預算管理（Epsilon Budgeting）及後處理攻擊的防禦策略。特彆關注瞭在流數據和高維數據集上實現有效差分隱私的工程挑戰。 安全多方計算（Secure Multi-Party Computation, MPC）的工程落地： 本章側重於MPC協議在實際業務中的部署，如金融欺詐聯閤檢測、跨機構數據資産評估。內容詳細對比瞭基於同態加密（Homomorphic Encryption, HE）的MPC與基於秘密共享（Secret Sharing）的MPC在計算效率、通信開銷和適用場景上的權衡。我們提供瞭一套評估不同MPC框架（如基於Garbled Circuits或Additively Homomorphic Schemes）性能的基準測試方法。 聯邦學習（Federated Learning）中的隱私保護機製： 聯邦學習是分布式機器學習的前沿，但其固有的信息泄露風險不容忽視。本書詳細闡述瞭如何結閤安全聚閤（Secure Aggregation）和差分隱私來保護參與方的本地梯度數據。同時，探討瞭針對模型反演攻擊（Model Inversion Attacks）和成員推斷攻擊（Membership Inference Attacks）的防禦技術，確保模型在學習數據分布的同時，不泄露任何個體樣本的信息。 第三部分：基礎設施的韌性與零信任架構 現代安全防禦的重點已經從“邊界防禦”轉嚮“持續驗證”與“最小權限原則”。 零信任架構（Zero Trust Architecture, ZTA）的實施藍圖： 本章構建瞭一個全麵的零信任實施路綫圖，涵蓋瞭身份（Identity）、設備（Device）、工作負載（Workload）和網絡（Network）四個關鍵域的微隔離策略。詳細闡述瞭基於上下文的動態授權決策引擎的設計，如何利用機器學習實時評估信任分數，實現細粒度的資源訪問控製。 雲原生安全與容器化防護： 針對Kubernetes和微服務架構的特性，本書重點討論瞭運行時安全（Runtime Security）的挑戰，包括Pod逃逸、惡意容器鏡像的檢測與修復。內容涵蓋瞭服務網格（Service Mesh）在東西嚮流量加密與策略執行中的作用，以及雲安全態勢管理（CSPM）工具的有效配置。 韌性工程與災難恢復（DR）： 係統的安全不僅在於防禦攻擊，更在於遭受攻擊後的快速恢復能力。本章聚焦於構建具備高度韌性的係統，包括混沌工程（Chaos Engineering）在驗證容錯機製中的應用、不可變基礎設施（Immutable Infrastructure）的設計原則，以及如何設計異地多活（Active-Active）架構以確保服務的高可用性。 第四部分：未來趨勢與倫理考量 本書的終章展望瞭數據安全與隱私保護領域即將麵臨的重大變革。 後量子密碼學（PQC）的遷移挑戰： 討論瞭NIST PQC標準化進程及其對現有公鑰基礎設施（PKI）和TLS協議的潛在顛覆性影響。重點在於規劃組織內部的密碼學敏捷性（Crypto-Agility），以便在標準確定後能夠快速、無縫地切換到抗量子算法。 人工智能在安全中的雙刃劍效應： 分析瞭AI驅動的防禦工具（如UEBA、SOAR）的效能，同時也深入探討瞭生成式AI帶來的新型社會工程學攻擊和數據中毒（Data Poisoning）的威脅。 數字倫理與數據主權： 探討瞭技術人員在設計安全係統時必須承擔的倫理責任，特彆是關於算法偏見（Algorithmic Bias）的緩解，以及如何通過技術手段保障個體對自身數據的“可攜帶性”和“被遺忘權”。 通過這種係統化、工程化和前瞻性的方法，本書旨在超越對單一安全工具的介紹，幫助讀者建立起一套麵嚮未來數字世界、能夠應對復雜挑戰的數據安全與隱私工程心智模型。

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