第1章 大數據安全挑戰和現狀 1
1.1 大數據概述 1
1.1.1 大數據的概念 2
1.1.2 大數據的特性 2
1.1.3 大數據安全需求 4
1.2 大數據面臨的安全挑戰 5
1.2.1 大數據技術和平臺的安全 5
1.2.2 數據安全和個人信息保護 8
1.2.3 國家社會安全和法規標準 10
1.3 大數據安全現狀 13
1.3.1 國家安全法 13
1.3.2 網絡安全法 14
1.3.3 大數據安全管理指南 17
1.3.4 數據安全能力成熟度模型 18
1.3.5 個人信息安全規范 21
1.4 小結 23
習題1 23
第2章 大數據治理 24
2.1 大數據治理概述 24
2.1.1 大數據治理的概念 24
2.1.2 大數據治理的重要性 26
2.1.3 國內外大數據治理現狀 27
2.2 大數據治理的原則和范圍 31
2.2.1 大數據治理的原則 31
2.2.2 大數據治理的范圍 32
2.3 大數據架構 34
2.3.1 大數據基礎資源層 35
2.3.2 大數據管理與分析層 36
2.3.3 大數據應用層 37
2.3.4 大數據技術架構 38
2.4 個人隱私保護 41
2.4.1 大數據帶來的個人隱私防護問題 41
2.4.2 個人隱私防護對策 42
2.4.3 大數據的隱私保護關鍵技術 44
2.5 大數據治理實施 46
2.5.1 實施目標 46
2.5.2 實施動力 48
2.5.3 實施過程 48
2.6 小結 50
習題2 51
第3章 大數據的安全創建 52
3.1 大數據的采集 52
3.1.1 大數據的分類分級 52
3.1.2 大數據采集安全管理 55
3.1.3 數據源鑒別與記錄 57
3.1.4 大數據質量管理 60
3.2 大數據的導入導出 62
3.2.1 基本原則 62
3.2.2 安全策略 62
3.2.3 制度流程 62
3.3 大數據的查詢 63
3.3.1 特權賬號管理 63
3.3.2 敏感數據的訪問控制 65
3.4 小結 66
習題3 67
第4章 大數據的傳輸與存儲安全 68
4.1 大數據傳輸加密 68
4.1.1 大數據內容加密 68
4.1.2 網絡加密方式 74
4.1.3 身份認證 76
4.1.4 簽名與驗簽 78
4.2 網絡可用性 80
4.2.1 可用性管理指標 80
4.2.2 負載均衡 81
4.2.3 大數據防泄露 84
4.3 大數據的存儲 88
4.3.1 存儲媒體 88
4.3.2 分布式存儲 89
4.3.3 大數據備份和恢復 91
4.4 小結 92
習題4 92
第5章 大數據處理安全 93
5.1 數據脫敏 93
5.1.1 數據屬性 93
5.1.2 數據匿名化 95
5.1.3 數據脫敏技術 99
5.2 大數據分析安全 100
5.2.1 個人信息防護 100
5.2.2 敏感數據識別方法 103
5.2.3 數據挖掘的輸出隱私保護技術 106
5.3 大數據正當使用 107
5.3.1 合規性評估 107
5.3.2 訪問控制 110
5.4 大數據處理環境 125
5.4.1 基于云的大數據處理系統的架構和服務模式 125
5.4.2 Hadoop處理平臺 127
5.4.3 Spark處理平臺 130
5.5 小結 132
習題5 132
第6章 大數據的安全交換 134
6.1 大數據交換概述 134
6.1.1 大數據交換的背景 134
6.1.2 大數據安全交換 136
6.1.3 大數據交換面臨的安全威脅 137
6.2 大數據共享 139
6.2.1 大數據共享原則 139
6.2.2 大數據共享模型 141
6.2.3 大數據共享安全框架 145
6.3 大數據交換技術 149
6.3.1 數據接口安全限制 149
6.3.2 大數據格式規范 150
6.3.3 數據源異常檢測 151
6.3.4 大數據異常檢測應用 152
6.4 小結 153
習題6 154
第7章 大數據恢復與銷毀 155
7.1 大數據備份 155
7.1.1 大數據備份類型 155
7.1.2 備份加密 157
7.2 大數據恢復 158
7.2.1 大數據恢復演練 159
7.2.2 數據容災 159
7.3 大數據銷毀處置 160
7.3.1 大數據銷毀場景 161
7.3.2 數據刪除方式 161
7.4 存儲媒體的銷毀處置 162
7.4.1 存儲媒體銷毀處理策略 162
7.4.2 存儲媒體銷毀方法 163
7.5 小結 163
習題7 164
第8章 大數據安全態勢感知 165
8.1 安全態勢感知平臺概述 165
8.1.1 安全態勢感知平臺的研究背景 165
8.1.2 大數據安全平臺面臨的挑戰 166
8.1.3 安全態勢感知的研究進展 167
8.1.4 安全態勢感知的關鍵技術 168
8.2 數據融合技術 169
8.2.1 數據融合的定義 169
8.2.2 數據融合的基本原理 170
8.2.3 數據融合的技術和方法 172
8.3 數據挖掘技術 173
8.3.1 數據挖掘的概念 173
8.3.2 數據挖掘任務 175
8.3.3 數據挖掘對象 177
8.3.4 數據挖掘的方法和技術 180
8.4 特征提取技術 181
8.4.1 模式識別 181
8.4.2 特征提取的概念 182
8.4.3 特征提取的方法 183
8.5 態勢預測技術 184
8.5.1 態勢感知模型 184
8.5.2 態勢感知體系框架 186
8.5.3 態勢感知相關核心概念 187
8.5.4 安全態勢理解技術 187
8.6 可視化技術 189
8.6.1 數據可視化與大數據可視化 189
8.6.2 大數據可視化具體工作 190
8.6.3 大數據可視化工具 192
8.7 小結 193
習題8 193
第9章 網絡安全等級保護中的大數據 195
9.1 網絡安全等級保護制度 195
9.1.1 網絡安全等級保護2.0的新變化 195
9.1.2 網絡安全等級保護的通用要求 197
9.1.3 網絡安全等級保護的擴展要求 203
9.2 大數據應用場景說明 205
9.2.1 大數據系統構成 205
9.2.2 網絡安全等級保護大數據基本要求 206
9.3 大數據安全評估方法 213
9.3.1 等級測評方法 213
9.3.2 第三級安全評估方法 213
9.4 小結 223
習題9 223
參考文獻 225