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大數據安全與隱私保護 版權信息
- ISBN：9787563572434
- 條形碼：9787563572434 ; 978-7-5635-7243-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據安全與隱私保護 內容簡介
本書主要介紹大數據安全與隱私保護的基本原理、技術、應用及*新研究成果。讓讀者了解大數據基本概念、大數據分析和發掘的目的、大數據帶來的安全挑戰、大數據技術框架和大數據安全與隱私保護策略及*新研究方向。掌握大數據安全關鍵技術、數據保護基礎知識、隱私保護技術（匿名技術、差分隱私技術與其他技術）、隱私攻擊模型和隱私保護模型。理解大數據安全與隱私保護的應用案例，并對常見的大數據安全與隱私保護案例能提出切實有效地解決方案。
本書適合作為高等院校理工類博士生、碩士生、本科生（包括網絡空間安全專業、信息安全專業、計算機類專業）的理論與實踐教材，也可作為教師、各類工程技術人員以及廣大科技活動愛好者的參考書。
大數據安全與隱私保護 目錄
第1章緒論1
1.1大數據的概述2
1.1.1大數據的定義2
1.1.2大數據興起的背景3
1.1.3大數據的價值3
1.1.4大數據的應用場景4
1.2大數據生命周期與安全風險5
1.2.1大數據生命周期與安全風險概述5
1.2.2大數據安全及大數據安全技術6
1.3大數據面臨的挑戰7
1.3.1技術方面的挑戰7
1.3.2政策方面的挑戰7
1.3.3國際關系方面的挑戰8
1.4大數據安全與隱私保護的研究目標8
1.4.1大數據安全與隱私保護的區別和聯系8
1.4.2大數據安全與隱私保護的研究目標9
1.5本書的研究內容與架構9
1.5.1研究內容9
1.5.2本書架構10
本章小結11
思考題11
參考文獻12
第2章大數據安全管理13
2.1管理目標與原則14
2.2訪問控制技術15
2.2.1訪問控制技術基本概念15
2.2.2訪問控制模型16
2.2.3大數據訪問控制25
2.2.4訪問控制語言27
2.3存儲與災難管理28
2.3.1大數據存儲28
2.3.2數據備份與災難管理29
本章小結29
思考題30
參考文獻30
第3章大數據處理技術31
3.1大數據技術框架32
3.1.1大數據計算框架的設計目標32
3.1.2批量處理框架33
3.1.3流式處理框架36
3.1.4大數據計算框架比較38
3.2大數據處理步驟38
3.2.1數據采集與存儲39
3.2.2數據預處理40
3.2.3數據分析41
3.3大數據處理實例42
本章小結46
思考題47
參考文獻47
第4章大數據隱私保護技術49
4.1隱私保護的相關知識與常用技術50
4.1.1相關知識及定義50
4.1.2常用技術53
4.2匿名技術60
4.2.1匿名技術的核心思想60
4.2.2匿名技術的基礎概念60
4.2.3k匿名62
4.2.4k匿名擴展技術64
4.3差分隱私67
4.3.1差分隱私的思想來源及其相關定義67
4.3.2差分隱私主要技術69
4.3.3差分隱私中的精度分析研究71
4.4加密技術77
4.4.1傳統加密技術77
4.4.2安全多方計算78
4.4.3同態加密81
4.5聯邦學習技術82
4.6其他技術82
4.6.1隨機化技術82
4.6.2基于希波克拉底數據庫的隱私保護模型84
本章小結84
思考題85
參考文獻85
第5章機器學習中的隱私保護技術87
5.1機器學習隱私保護基礎89
5.1.1機器學習概述89
5.1.2機器學習中的隱私分類91
5.2機器學習隱私威脅92
5.2.1隱私攻擊類型92
5.2.2攻擊者模型93
5.3機器學習隱私保護方案94
5.3.1擾動方案94
5.3.2加密方案98
5.4聯邦學習中的隱私保護方案102
5.4.1聯邦學習基礎知識102
5.4.2聯邦學習隱私威脅與保護方案105
5.5蜂群學習中的隱私保護方案106
5.5.1蜂群學習基礎知識107
5.5.2蜂群學習的優勢與隱私風險109
5.5.3蜂群學習的展望111
本章小結112
思考題112
參考文獻113
第6章位置大數據隱私保護技術118
6.1位置大數據隱私保護基礎119
6.1.1位置大數據定義及特征119
6.1.2基于位置的服務120
6.1.3位置大數據隱私風險121
6.2位置大數據隱私攻擊方法與保護模型122
6.2.1位置大數據隱私攻擊方法122
6.2.2位置大數據隱私保護模型124
6.3基于緩存的時空擾動位置數據隱私保護方法126
6.3.1問題描述126
6.3.2相關定義127
6.3.3解決方法129
6.4基于緩存的中國剩余定理位置數據隱私保護方法130
6.4.1問題描述130
6.4.2相關定義131
6.4.3模型框架132
6.5基于本地化差分隱私的時序位置數據發布方法133
6.5.1問題描述133
6.5.2相關定義133
6.5.3模型框架135
本章小結140
思考題140
參考文獻140
第7章社交網絡中的隱私保護技術142
7.1社交網絡隱私保護基礎143
7.1.1社交網絡定義及特征143
7.1.2社交網絡中的隱私風險144
7.2基于分割采樣的社交網絡數據發布方法145
7.2.1問題描述145
7.2.2相關定義145
7.2.3解決方法145
7.3基于Skyline計算的社交網絡隱私保護方法148
7.3.1問題描述148
7.3.2相關定義148
7.3.3解決方法150
7.4基于隱私攻擊的社交網絡數據分析方法153
7.4.1問題描述153
7.4.2相關定義153
7.4.3解決方法155
本章小結157
思考題158
參考文獻158
第8章區塊鏈中的隱私保護技術159
8.1區塊鏈隱私保護基礎161
8.1.1區塊鏈概述161
8.1.2區塊鏈中的隱私分類163
8.2區塊鏈中的隱私威脅164
8.2.1網絡層面臨的數據隱私威脅164
8.2.2交易層面臨的數據隱私威脅165
8.2.3應用層面臨的數據隱私威脅165
8.3網絡層數據隱私保護方案166
8.3.1網絡層數據隱私保護分析166
8.3.2網絡層數據隱私主要保護技術166
8.4交易層數據隱私保護方案168
8.4.1交易層數據隱私保護分析168
8.4.2交易層數據隱私主要保護技術168
8.5應用層數據隱私保護方案171
8.5.1應用層數據隱私保護分析171
8.5.2應用層數據隱私主要保護技術171
8.6區塊鏈數據隱私保護未來研究方向172
8.6.1安全多方計算172
8.6.2可信執行環境173
8.6.3聯邦學習173
本章小結174
思考題174
參考文獻174
第9章大數據隱私保護策略177
9.1大數據隱私保護標準化工作178
9.1.1大數據隱私保護標準化組織178
9.1.2大數據隱私保護相關標準180
9.1.3大數據安全與隱私標準提案182
9.2企業管理層面的大數據隱私保護策略183
9.2.1企業數據的泄露184
9.2.2企業數據隱私保護面臨的挑戰184
9.2.3企業數據安全治理策略185
9.3個人層面的大數據隱私保護策略188
9.3.1個人隱私的泄露188
9.3.2個人數據隱私保護面臨的挑戰189
9.3.3個人隱私保護策略190
本章小結193
思考題194
參考文獻194
第10章大數據安全與隱私保護法律法規195
10.1大數據時代中國公民的隱私困境196
10.2數據化時代我國個人信息、個人隱私保護之間的關系197
10.3大數據時代我國隱私權保護法律制度的現狀及問題198
10.3.1中國數據安全“三駕馬車”崛起的意義與解讀199
10.3.2《關鍵信息基礎設施安全保護條例》的解讀203
10.3.3《民法典》中對個人信息與個人隱私保護的相關立法現狀及不足204
10.4大數據時代國外公民隱私權保護法律制度及啟示205
10.4.1國外大數據隱私權保護法律制度解讀205
10.4.2國外經驗對我國的啟示206
本章小結207
思考題207
參考文獻207
附錄A學習建議209
附錄B相關算法210
附錄B.1k匿名實驗210
附錄B.2差分隱私拉普拉斯機制實驗214
附錄B.3差分隱私指數機制實驗217
附錄B.4差分隱私高斯機制實驗220
附錄B.5時序關聯位置隱私發布算法TRLP實驗223
1.1大數據的概述2
1.1.1大數據的定義2
1.1.2大數據興起的背景3
1.1.3大數據的價值3
1.1.4大數據的應用場景4
1.2大數據生命周期與安全風險5
1.2.1大數據生命周期與安全風險概述5
1.2.2大數據安全及大數據安全技術6
1.3大數據面臨的挑戰7
1.3.1技術方面的挑戰7
1.3.2政策方面的挑戰7
1.3.3國際關系方面的挑戰8
1.4大數據安全與隱私保護的研究目標8
1.4.1大數據安全與隱私保護的區別和聯系8
1.4.2大數據安全與隱私保護的研究目標9
1.5本書的研究內容與架構9
1.5.1研究內容9
1.5.2本書架構10
本章小結11
思考題11
參考文獻12
第2章大數據安全管理13
2.1管理目標與原則14
2.2訪問控制技術15
2.2.1訪問控制技術基本概念15
2.2.2訪問控制模型16
2.2.3大數據訪問控制25
2.2.4訪問控制語言27
2.3存儲與災難管理28
2.3.1大數據存儲28
2.3.2數據備份與災難管理29
本章小結29
思考題30
參考文獻30
第3章大數據處理技術31
3.1大數據技術框架32
3.1.1大數據計算框架的設計目標32
3.1.2批量處理框架33
3.1.3流式處理框架36
3.1.4大數據計算框架比較38
3.2大數據處理步驟38
3.2.1數據采集與存儲39
3.2.2數據預處理40
3.2.3數據分析41
3.3大數據處理實例42
本章小結46
思考題47
參考文獻47
第4章大數據隱私保護技術49
4.1隱私保護的相關知識與常用技術50
4.1.1相關知識及定義50
4.1.2常用技術53
4.2匿名技術60
4.2.1匿名技術的核心思想60
4.2.2匿名技術的基礎概念60
4.2.3k匿名62
4.2.4k匿名擴展技術64
4.3差分隱私67
4.3.1差分隱私的思想來源及其相關定義67
4.3.2差分隱私主要技術69
4.3.3差分隱私中的精度分析研究71
4.4加密技術77
4.4.1傳統加密技術77
4.4.2安全多方計算78
4.4.3同態加密81
4.5聯邦學習技術82
4.6其他技術82
4.6.1隨機化技術82
4.6.2基于希波克拉底數據庫的隱私保護模型84
本章小結84
思考題85
參考文獻85
第5章機器學習中的隱私保護技術87
5.1機器學習隱私保護基礎89
5.1.1機器學習概述89
5.1.2機器學習中的隱私分類91
5.2機器學習隱私威脅92
5.2.1隱私攻擊類型92
5.2.2攻擊者模型93
5.3機器學習隱私保護方案94
5.3.1擾動方案94
5.3.2加密方案98
5.4聯邦學習中的隱私保護方案102
5.4.1聯邦學習基礎知識102
5.4.2聯邦學習隱私威脅與保護方案105
5.5蜂群學習中的隱私保護方案106
5.5.1蜂群學習基礎知識107
5.5.2蜂群學習的優勢與隱私風險109
5.5.3蜂群學習的展望111
本章小結112
思考題112
參考文獻113
第6章位置大數據隱私保護技術118
6.1位置大數據隱私保護基礎119
6.1.1位置大數據定義及特征119
6.1.2基于位置的服務120
6.1.3位置大數據隱私風險121
6.2位置大數據隱私攻擊方法與保護模型122
6.2.1位置大數據隱私攻擊方法122
6.2.2位置大數據隱私保護模型124
6.3基于緩存的時空擾動位置數據隱私保護方法126
6.3.1問題描述126
6.3.2相關定義127
6.3.3解決方法129
6.4基于緩存的中國剩余定理位置數據隱私保護方法130
6.4.1問題描述130
6.4.2相關定義131
6.4.3模型框架132
6.5基于本地化差分隱私的時序位置數據發布方法133
6.5.1問題描述133
6.5.2相關定義133
6.5.3模型框架135
本章小結140
思考題140
參考文獻140
第7章社交網絡中的隱私保護技術142
7.1社交網絡隱私保護基礎143
7.1.1社交網絡定義及特征143
7.1.2社交網絡中的隱私風險144
7.2基于分割采樣的社交網絡數據發布方法145
7.2.1問題描述145
7.2.2相關定義145
7.2.3解決方法145
7.3基于Skyline計算的社交網絡隱私保護方法148
7.3.1問題描述148
7.3.2相關定義148
7.3.3解決方法150
7.4基于隱私攻擊的社交網絡數據分析方法153
7.4.1問題描述153
7.4.2相關定義153
7.4.3解決方法155
本章小結157
思考題158
參考文獻158
第8章區塊鏈中的隱私保護技術159
8.1區塊鏈隱私保護基礎161
8.1.1區塊鏈概述161
8.1.2區塊鏈中的隱私分類163
8.2區塊鏈中的隱私威脅164
8.2.1網絡層面臨的數據隱私威脅164
8.2.2交易層面臨的數據隱私威脅165
8.2.3應用層面臨的數據隱私威脅165
8.3網絡層數據隱私保護方案166
8.3.1網絡層數據隱私保護分析166
8.3.2網絡層數據隱私主要保護技術166
8.4交易層數據隱私保護方案168
8.4.1交易層數據隱私保護分析168
8.4.2交易層數據隱私主要保護技術168
8.5應用層數據隱私保護方案171
8.5.1應用層數據隱私保護分析171
8.5.2應用層數據隱私主要保護技術171
8.6區塊鏈數據隱私保護未來研究方向172
8.6.1安全多方計算172
8.6.2可信執行環境173
8.6.3聯邦學習173
本章小結174
思考題174
參考文獻174
第9章大數據隱私保護策略177
9.1大數據隱私保護標準化工作178
9.1.1大數據隱私保護標準化組織178
9.1.2大數據隱私保護相關標準180
9.1.3大數據安全與隱私標準提案182
9.2企業管理層面的大數據隱私保護策略183
9.2.1企業數據的泄露184
9.2.2企業數據隱私保護面臨的挑戰184
9.2.3企業數據安全治理策略185
9.3個人層面的大數據隱私保護策略188
9.3.1個人隱私的泄露188
9.3.2個人數據隱私保護面臨的挑戰189
9.3.3個人隱私保護策略190
本章小結193
思考題194
參考文獻194
第10章大數據安全與隱私保護法律法規195
10.1大數據時代中國公民的隱私困境196
10.2數據化時代我國個人信息、個人隱私保護之間的關系197
10.3大數據時代我國隱私權保護法律制度的現狀及問題198
10.3.1中國數據安全“三駕馬車”崛起的意義與解讀199
10.3.2《關鍵信息基礎設施安全保護條例》的解讀203
10.3.3《民法典》中對個人信息與個人隱私保護的相關立法現狀及不足204
10.4大數據時代國外公民隱私權保護法律制度及啟示205
10.4.1國外大數據隱私權保護法律制度解讀205
10.4.2國外經驗對我國的啟示206
本章小結207
思考題207
參考文獻207
附錄A學習建議209
附錄B相關算法210
附錄B.1k匿名實驗210
附錄B.2差分隱私拉普拉斯機制實驗214
附錄B.3差分隱私指數機制實驗217
附錄B.4差分隱私高斯機制實驗220
附錄B.5時序關聯位置隱私發布算法TRLP實驗223
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大數據安全與隱私保護 作者簡介
康海燕，1971年 7月生，男，教授，博士，碩士生導師，北京信息科技大學信管學院信息安全系主任。研究領域：網絡安全與隱私保護、智能信息處理。以第一發明人申報并公開國家發明專利4項，軟件著作權登記16項；完成教育B科技成果登記2項；獲省部級獎勵三項，局級獎勵六項；在國內外核心學術期刊和在國外國內會議上公開發表50余篇學術論文，被SCI、EI收錄20篇；主持和參加國家自然基金、省級、局級、橫向科研項目多項。
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