具体描述
《计算机网络安全》从网络安全的角度出发，全面介绍网络安全的基本理论以及网络安全方面的管理、配置和维护。全书共分9章，主要内容包括网络安全概述、网络攻击与防范、拒绝服务与数据库安全、计算机病毒与木马、安全防护与入侵检测、加密技术与虚拟专用网、防火墙、网络应用服务安全配置和无线网络安全。各章后都编排了习题，供学生课后复习与巩固所学知识。
《计算机网络安全》注重实习性，实例丰富、典型，实验内容和案例融合在课程内容中，将理论知识与实践操作很好地结合起来。
通过《计算机网络安全》的学习，读者可以对网络安全有一个全面而系统的认识，同时可以学会使用网络安全工具。《计算机网络安全》可作为高职高专计算机、网络技术、电子商务等相关专业学生的教材，也可供相关技术人员作为参考书或培训教材。
数字化浪潮中的隐形壁垒：现代企业数据治理与合规实务 内容提要： 本书深入探讨了当前全球数字化转型背景下，企业所面临的日益复杂的数据治理（Data Governance）挑战与合规性（Compliance）要求。它并非聚焦于传统的信息安全技术防御（如防火墙、入侵检测），而是将视角转向组织内部对数据的生命周期管理、质量控制、隐私保护以及监管遵循的系统化方法论。本书旨在为企业高层管理者、数据官（CDO）、合规负责人、内部审计师以及致力于数据资产化转型的专业人士，提供一套全面、可操作的框架和实践指南。 第一部分：数据治理的战略基石与组织架构 本部分首先界定了“数据”在现代商业生态中的核心资产地位，阐明了数据治理的必要性——超越技术范畴，它是一种业务驱动的战略决策。 1.1 数据治理的商业驱动力与价值重塑： 阐述了数据驱动决策（Data-Driven Decision Making）的内涵，以及缺乏有效治理可能导致的“数据孤岛”、决策失真和运营风险。重点分析了数据质量（准确性、完整性、及时性）如何直接影响客户体验和市场竞争力。 1.2 构建有效的治理框架： 详细介绍了构建数据治理框架的五大核心要素：战略愿景、组织结构、政策与标准、流程与机制、以及度量与监控。本书强调了“数据所有权”（Data Ownership）和“数据管家制”（Data Stewardship）的建立与运行机制，明确了业务部门、IT部门和法务部门在数据生命周期中的权责边界。 1.3 组织架构与文化变革： 探讨了首席数据官（CDO）的角色定位及其在企业层面的影响力。分析了在组织内部推行数据治理所面临的文化阻力，并提供了通过试点项目、高层赞助和持续沟通来推动变革的实用策略。 第二部分：数据质量管理与生命周期控制 数据的价值高度依赖于其质量。本部分聚焦于如何系统性地提升和维护数据的可靠性。 2.1 数据质量维度与度量标准： 系统梳理了数据质量的六个关键维度（准确性、完整性、一致性、及时性、有效性、唯一性）。提出了针对不同业务场景（如客户主数据、财务数据）定制质量度量指标（KPIs）的方法。 2.2 数据清洗、转换与主数据管理（MDM）： 深入解析了数据清洗的流程和常用技术，包括重复数据识别、缺失值处理和异常值校正。重点阐述了主数据管理（Master Data Management）在确保企业核心实体数据（如客户、产品、供应商）全局一致性中的关键作用，以及MDM平台的选型与实施要点。 2.3 元数据管理与数据血缘追溯： 强调了元数据（Metadata）——关于数据的数据——是治理的“粘合剂”。介绍了技术元数据、业务元数据和操作元数据的内容，并详细讲解了如何利用数据血缘（Data Lineage）工具，实现对数据从源头到报告的完整追溯路径，这对于审计和问题排查至关重要。 第三部分：全球数据隐私与合规性实务 随着GDPR、CCPA、中国《个人信息保护法》等法规的落地，数据合规已成为企业的“生死线”。本部分完全侧重于如何将这些法律要求转化为可执行的业务流程。 3.1 核心隐私法规的对比与影响分析： 对比分析了全球主要数据保护法规的核心要求，如合法性基础、数据主体权利（访问权、被遗忘权）、跨境数据传输的限制与机制。重点解析了这些法规对数据收集、存储、使用和销毁环节的具体影响。 3.2 隐私设计（Privacy by Design, PbD）的嵌入： 阐述了如何将隐私保护原则融入产品和系统的设计早期阶段，而非事后补救。介绍了数据最小化原则（Data Minimization）和匿名化、假名化等关键技术手段在合规实践中的应用。 3.3 数据安全责任与治理审计： 讲解了数据泄露事件的报告流程与法律责任。详细介绍了如何准备内部和外部的合规性审计，包括提供必要的文档证明（如处理活动记录ROPA）、风险评估报告和控制措施的有效性验证。 3.4 跨境数据流动的合规挑战： 针对跨国企业，深入剖析了数据出境的安全评估流程、标准合同条款（SCCs）的应用，以及如何应对不同司法管辖区之间的冲突性要求。 第四部分：数据治理的实施路线图与技术支撑 本部分提供了一份从概念到落地的实践路线图，并评估了支持数据治理的技术生态。 4.1 实施阶段划分与路线图规划： 提出了一个分阶段的实施模型：准备阶段（评估现状、争取支持）、试点阶段（选择高价值领域）、扩展阶段（推广到全域）。强调了里程碑设定和快速失败、快速迭代的敏捷治理理念。 4.2 治理工具与技术栈选型： 概述了当前市场上的数据治理平台（Data Governance Platforms）的功能模块，包括数据目录、数据质量工具、隐私管理模块。指导读者如何根据自身规模和复杂性选择合适的集成方案，并强调工具选型必须服务于既定的治理目标，而非反之。 4.3 风险评估与持续改进： 论述了如何建立一套持续监控数据治理绩效的体系，包括定期回顾策略有效性、识别新兴的合规风险。强调了数据治理是一个永无止境的运营过程，需要根据业务变化和监管更新进行周期性校准。 结语： 本书旨在帮助读者从“技术防御”的被动思维转向“业务赋能”的主动思维，将数据治理视为提升企业运营效率、确保法律合规、并最终释放数据资产价值的战略杠杆。它提供的是一套关于如何管理、保护和利用企业数据资产的系统性思考路径，而非具体的网络攻击防御手册。
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