分层无线传感器网络关键技术 王佳昊 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名:分层无线传感器网络关键技术

定价：59.00元

售价：37.8元,便宜21.2元,折扣64

作者:王佳昊

出版社：电子科技大学出版社

出版日期：2017-01-01

ISBN：9787564738563

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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分层结构凭借良好的效率和易于管理等优势成为无线传感器网络中的一个重要分支，在科学研究和实际应用中都受到高度重视。《分层无线传感器网络关键技术》在对分层路由算法归类的基础上比较深入地分析和总结了分层无线传感器网络结构和特点，从安全、效率和应用的角度出发对其中的分层路由、密钥管理、数据融合、节点定位、多目标跟踪和位置隐私6个关键问题进行了深入探讨。汇集了相关内容*典型的代表性成果，并融合国内外*研究进展进行了总结。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《网络安全与隐私保护：数据驱动的深度防御策略》 图书简介 在当今数字化浪潮席卷全球的时代，信息安全与隐私保护已成为关乎个人、企业乃至国家命脉的关键议题。随着互联网的深度渗透，各种网络攻击手段层出不穷，数据泄露、身份窃取、隐私侵犯等事件屡见不鲜，给社会经济发展和人民生活带来了前所未有的挑战。本书《网络安全与隐私保护：数据驱动的深度防御策略》正是应这一时代需求而生，旨在为读者提供一套系统、全面且极具前瞻性的网络安全与隐私保护解决方案。 本书聚焦于当前网络安全领域最为核心和前沿的技术趋势，特别是以数据驱动为核心的深度防御理念。我们不再满足于被动响应式的防御模式，而是强调利用海量数据进行分析、预测和智能防御，构建更加主动、智能化、多层次的安全体系。全书内容紧密结合理论研究与实践应用，力求为网络安全从业者、研究人员、高等院校师生以及对信息安全和隐私保护感兴趣的读者提供一本不可多得的参考著作。 内容概要 本书分为七个主要章节，内容由浅入深，循序渐进，力求覆盖网络安全与隐私保护的各个关键环节。 第一章：网络安全与隐私保护的宏观视角与挑战 本章作为全书的开篇，将首先为读者构建一个宏观的网络安全与隐私保护的认知框架。我们将回顾网络安全发展的历史脉络，梳理当前全球网络安全形势的严峻性，并深入剖析数字化转型、物联网（IoT）、云计算、人工智能（AI）等新兴技术在带来便利的同时，也对传统安全防护体系提出的新挑战。 数字化时代的机遇与风险： 探讨数字化转型如何重塑商业模式、社会结构，以及随之而来的数据爆炸和安全边界模糊。 新兴技术下的安全隐患： 详细分析物联网设备的安全漏洞、云环境的共享责任模型、AI在网络攻击和防御中的双重角色等。 隐私保护的法律法规与伦理考量： 介绍国内外主要的隐私保护法律法规（如GDPR、CCPA等）及其对企业和个人的影响，并探讨在数据利用与隐私保护之间的伦理平衡。 网络攻击的演进趋势： 概述当前主流的网络攻击类型，如勒索软件、APT攻击、DDoS攻击、网络钓鱼等，并预测未来攻击模式的变化。 应对策略的根本性转变： 提出从被动防御向主动防御、从单点防御向整体防御、从规则驱动向数据驱动的战略性转变。 第二章：数据驱动的网络威胁检测与分析 本章是本书的核心内容之一，将深入探讨如何利用数据驱动的方法来提升网络威胁检测的效率和准确性。我们将重点介绍大数据分析、机器学习（ML）和深度学习（DL）在网络安全领域的应用。 海量网络数据的采集与预处理： 讨论不同来源（如日志、流量、端点信息、威胁情报）的网络数据采集方法，以及数据清洗、特征提取等关键预处理技术。 基于机器学习的异常检测： 介绍如聚类、分类、关联规则等机器学习算法在识别偏离正常行为模式的网络活动中的应用，例如用户行为分析（UBA）、网络流量异常检测。 深度学习在恶意软件检测与流量分析中的实践： 深入讲解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型在识别新型恶意软件、分析网络流量模式、检测DDoS攻击等场景下的优势。 威胁情报的整合与应用： 阐述如何利用结构化和非结构化的威胁情报，结合内部数据进行关联分析，从而更早、更准确地发现潜在威胁。 实时威胁情报分析平台构建： 探讨如何设计和实现能够实时接收、处理和分析威胁情报的平台，以支持快速响应。 第三章：智能化的安全防护与响应机制 在威胁检测的基础上，本章将聚焦于构建智能化的安全防护和响应机制，以实现自动化、高效的安全运营。 下一代防火墙与入侵防御系统（IPS）的智能化升级： 探讨如何集成AI技术，使防火墙和IPS能够更智能地识别和阻断复杂威胁，而非依赖于静态规则。 安全信息和事件管理（SIEM）系统的演进： 分析现代SIEM系统如何通过大数据分析和机器学习来关联分析来自不同源的告警，减少误报，提高事件响应效率。 安全编排、自动化与响应（SOAR）平台： 详细介绍SOAR平台如何通过自动化工作流和集成安全工具，实现事件响应流程的标准化和自动化，从而缩短响应时间，释放安全人员的精力。 端点检测与响应（EDR）的强化： 探讨EDR如何通过行为分析和机器学习来检测和响应端点上的恶意活动，以及与SIEM和SOAR的联动。 基于AI的漏洞管理与补丁优先级排序： 利用AI技术对发现的漏洞进行风险评估和优先级排序，指导企业更有效地进行补丁管理。 第四章：数据隐私保护的关键技术与实践 隐私保护是网络安全的重要组成部分，本章将深入探讨当前主流的数据隐私保护技术及其在实践中的应用。 差分隐私（Differential Privacy）： 详细介绍差分隐私的基本原理，包括其数学模型、隐私预算概念，以及如何在数据发布、数据查询等场景下实现隐私保护。 同态加密（Homomorphic Encryption）： 解释同态加密如何允许在加密数据上进行计算，从而实现“在云端处理加密数据”的隐私保护目标，并分析其在实际应用中的挑战与前景。 联邦学习（Federated Learning）： 介绍联邦学习的核心思想，即在不共享原始数据的情况下，通过在本地设备上训练模型，然后聚合模型更新来完成全局模型训练，重点分析其在保护用户数据隐私方面的优势。 匿名化与假名化技术： 梳理常见的匿名化（如K-匿名、L-多样性）和假名化技术，并分析其在不同场景下的适用性和局限性。 数据访问控制与最小化原则： 强调基于角色的访问控制（RBAC）、数据访问审计等技术在实现数据访问权限管理和最小化原则中的作用。 第五章：身份认证与访问控制的现代化挑战 身份认证与访问控制是网络安全的第一道防线。本章将探讨如何构建更安全、更便捷的现代化身份认证和访问控制体系。 多因素认证（MFA）的深化应用： 介绍除了传统的密码+短信验证码之外，更高级的MFA形式，如生物识别、硬件令牌等，以及其在不同应用场景下的选择与部署。 零信任架构（Zero Trust Architecture）： 深入阐述零信任的核心理念，即“永不信任，始终验证”，并探讨其在网络边缘、云环境、企业内部等不同区域的实现策略。 身份与访问管理（IAM）平台的最佳实践： 介绍现代IAM平台如何整合多种认证机制，实现用户生命周期管理、权限审批自动化，并支持SSO（单点登录）。 行为生物识别与上下文感知认证： 探讨如何通过分析用户的行为模式（如打字习惯、鼠标移动轨迹）来增强认证的安全性，以及如何结合设备信息、地理位置等上下文信息进行动态风险评估。 API安全与微服务认证： 聚焦于微服务架构下的API安全挑战，介绍OAuth 2.0、JWT（JSON Web Tokens）等技术在API认证和授权中的应用。 第六章：区块链技术在网络安全与隐私保护中的潜能 近年来，区块链技术以其去中心化、不可篡改、透明可追溯的特性，在网络安全与隐私保护领域展现出巨大的潜能。本章将对此进行深入探讨。 区块链的基础原理及其与网络安全的契合点： 解释区块链的核心技术（如分布式账本、共识机制、密码学哈希）如何解决网络安全中的信任问题。 基于区块链的身份认证与数字身份管理： 探讨如何利用区块链构建去中心化的身份管理系统，赋予用户对其身份数据的控制权，并实现更安全的身份验证。 数据完整性验证与溯源： 分析区块链如何保证数据的完整性，防止数据被篡改，并实现数据的可信溯源，尤其在供应链安全、物联网数据管理等方面。 安全的数据共享与交易： 介绍如何利用区块链实现安全、透明、可控的数据共享和交易，例如医疗数据、个人征信数据等。 智能合约在自动化安全审计与合规性验证中的应用： 探讨智能合约如何自动执行安全策略，进行合规性检查，从而降低人为错误和提高效率。 第七章：网络安全与隐私保护的未来展望与实践建议 本书的最后一章将放眼未来，探讨网络安全与隐私保护领域的发展趋势，并为读者提供实用的实践建议。 AI与安全攻防的持续演进： 预测AI在未来网络攻防中的作用将更加关键，并探讨如何构建“AI对抗AI”的安全体系。 量子计算对现有加密体系的冲击与应对： 讨论量子计算可能对当前广泛使用的公钥加密算法带来的威胁，并介绍后量子密码学（PQC）的研究进展。 更加精细化的隐私保护技术： 展望未来在差分隐私、联邦学习等技术上可能出现的突破，实现更具用户友好性的隐私保护。 安全与隐私的融合设计（Security and Privacy by Design）： 强调在系统设计初期就融入安全和隐私保护的理念，避免后期修复的成本和风险。 跨领域合作与人才培养： 呼吁政府、企业、学术界加强合作，共同应对网络安全挑战，并重视网络安全与隐私保护人才的培养。 企业级安全与隐私保护的落地指南： 为企业提供一套可操作的安全与隐私保护建设路线图，包括风险评估、策略制定、技术选型、人员培训等。 结论 《网络安全与隐私保护：数据驱动的深度防御策略》不仅是一本技术手册，更是一份应对未来挑战的行动指南。本书汇集了当前网络安全与隐私保护领域的最新研究成果和最佳实践，通过数据驱动的视角，为读者提供了一套系统性的深度防御解决方案。无论您是经验丰富的网络安全专家，还是初入此领域的学习者，本书都将为您提供宝贵的知识和启示，帮助您构建更强大的安全屏障，守护数字世界的安全与隐私。