Applied Cryptography And Network Security pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:

价格:99.95

装帧:

isbn号码:9783540262237

丛书系列:

图书标签:

• 密码学
• 网络安全
• 应用密码学
• 数据安全
• 通信安全
• 信息安全
• 加密算法
• 网络协议
• 安全工程
• 计算机安全

《数据安全与隐私保护：从理论基石到前沿应用》 图书简介 在信息爆炸与互联互通的数字时代，数据已成为驱动社会进步的核心资产，但同时也带来了前所未有的安全挑战与隐私风险。本书《数据安全与隐私保护：从理论基石到前沿应用》并非聚焦于传统的密码学原理或网络安全协议的实现细节，而是致力于构建一个全面、深入且面向实践的知识体系，探讨如何在日益复杂的数字环境中，从根本上保障数据的完整性、机密性、可用性，并尊重用户的隐私权。 本书的定位是为信息安全专业人士、数据科学家、系统架构师以及对数字隐私高度关注的政策制定者提供一份权威性的参考指南。它摒弃了对单一技术（如公钥加密算法的数学推导）的过度强调，转而着重于系统化的安全思维、风险治理框架以及多层次的防护策略。 第一部分：安全基石与威胁态势 本部分首先为读者奠定宏观的安全认知基础。我们不再深入探讨有限域上的离散对数问题，而是将重点放在信息安全风险的量化与管理上。 现代威胁建模与风险评估： 详细阐述如何构建适应云计算、物联网（IoT）和移动计算环境的威胁模型。内容包括对高级持续性威胁（APT）、供应链攻击和零日漏洞的结构化分析方法。我们引入了基于情景的风险评分模型，帮助组织确定哪些资产需要最高级别的保护，并制定经济效益最优的安全投入策略。 安全合规与治理框架： 鉴于全球数据监管环境的碎片化与严格化，本章深入剖析了主要的国际标准与法规，如通用数据保护条例（GDPR）、加州消费者隐私法案（CCPA）等，并重点探讨了如何构建一个有效的“安全治理、风险与合规”（GRC）体系。我们强调将合规性内建于系统设计（Security by Design）而非事后补救的重要性。 软件安全生命周期管理（SecDevOps）： 探讨如何在敏捷开发与持续集成/持续部署（CI/CD）流水线中嵌入安全实践。内容涵盖静态应用安全测试（SAST）、动态应用安全测试（DAST）以及软件成分分析（SCA）的集成策略，旨在实现“安全左移”，减少生产环境中的漏洞暴露面。 第二部分：数据隐私的计算与工程实现 本部分是本书的核心，着重探讨在不完全信任计算环境的前提下，如何进行数据处理、分析和共享，这是传统加密技术难以完全解决的问题。 差分隐私（Differential Privacy）的深入应用： 我们不只是停留在“添加噪声”的定义层面，而是详细解析了拉普拉斯机制、高斯机制在不同数据发布场景（如查询聚合、机器学习模型训练）中的具体参数选择、隐私预算管理（Epsilon Budgeting）及后处理攻击的防御策略。特别关注了在流数据和高维数据集上实现有效差分隐私的工程挑战。 安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）的工程落地： 本章侧重于MPC协议在实际业务中的部署，如金融欺诈联合检测、跨机构数据资产评估。内容详细对比了基于同态加密（Homomorphic Encryption, HE）的MPC与基于秘密共享（Secret Sharing）的MPC在计算效率、通信开销和适用场景上的权衡。我们提供了一套评估不同MPC框架（如基于Garbled Circuits或Additively Homomorphic Schemes）性能的基准测试方法。 联邦学习（Federated Learning）中的隐私保护机制： 联邦学习是分布式机器学习的前沿，但其固有的信息泄露风险不容忽视。本书详细阐述了如何结合安全聚合（Secure Aggregation）和差分隐私来保护参与方的本地梯度数据。同时，探讨了针对模型反演攻击（Model Inversion Attacks）和成员推断攻击（Membership Inference Attacks）的防御技术，确保模型在学习数据分布的同时，不泄露任何个体样本的信息。 第三部分：基础设施的韧性与零信任架构 现代安全防御的重点已经从“边界防御”转向“持续验证”与“最小权限原则”。 零信任架构（Zero Trust Architecture, ZTA）的实施蓝图： 本章构建了一个全面的零信任实施路线图，涵盖了身份（Identity）、设备（Device）、工作负载（Workload）和网络（Network）四个关键域的微隔离策略。详细阐述了基于上下文的动态授权决策引擎的设计，如何利用机器学习实时评估信任分数，实现细粒度的资源访问控制。 云原生安全与容器化防护： 针对Kubernetes和微服务架构的特性，本书重点讨论了运行时安全（Runtime Security）的挑战，包括Pod逃逸、恶意容器镜像的检测与修复。内容涵盖了服务网格（Service Mesh）在东西向流量加密与策略执行中的作用，以及云安全态势管理（CSPM）工具的有效配置。 韧性工程与灾难恢复（DR）： 系统的安全不仅在于防御攻击，更在于遭受攻击后的快速恢复能力。本章聚焦于构建具备高度韧性的系统，包括混沌工程（Chaos Engineering）在验证容错机制中的应用、不可变基础设施（Immutable Infrastructure）的设计原则，以及如何设计异地多活（Active-Active）架构以确保服务的高可用性。 第四部分：未来趋势与伦理考量 本书的终章展望了数据安全与隐私保护领域即将面临的重大变革。 后量子密码学（PQC）的迁移挑战： 讨论了NIST PQC标准化进程及其对现有公钥基础设施（PKI）和TLS协议的潜在颠覆性影响。重点在于规划组织内部的密码学敏捷性（Crypto-Agility），以便在标准确定后能够快速、无缝地切换到抗量子算法。 人工智能在安全中的双刃剑效应： 分析了AI驱动的防御工具（如UEBA、SOAR）的效能，同时也深入探讨了生成式AI带来的新型社会工程学攻击和数据中毒（Data Poisoning）的威胁。 数字伦理与数据主权： 探讨了技术人员在设计安全系统时必须承担的伦理责任，特别是关于算法偏见（Algorithmic Bias）的缓解，以及如何通过技术手段保障个体对自身数据的“可携带性”和“被遗忘权”。 通过这种系统化、工程化和前瞻性的方法，本书旨在超越对单一安全工具的介绍，帮助读者建立起一套面向未来数字世界、能够应对复杂挑战的数据安全与隐私工程心智模型。

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