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決勝金融安全3.0時代:新金融+新科技+新安全 版權信息
- ISBN：9787115523174
- 條形碼：9787115523174 ; 978-7-115-52317-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
決勝金融安全3.0時代:新金融+新科技+新安全 本書特色
金融科技目前處于蓬勃發展時期，但對其中涉及的安全、風險識別及解決方案，尚處于摸索和探討階段，業界普遍缺少有效、系統、科學、全面的實踐方法論和技術體系。有鑒于此，《決勝金融安全3.0時代——新金融 新科技 新安全》給出了一個基于“金融安全3.0”理論框架的金融科技安全指南。 《決勝金融安全3.0時代——新金融 新科技 新安全》共分為12章，主要介紹了金融科技的興起及挑戰、“金融安全3.0”理論及生態、金融網絡空間安全、金融云平臺安全、移動互聯安全、金融系統大數據安全、區塊鏈安全、金融業務應用安全、人工智能安全、金融業務智能風控、智慧城市信息安全、金融行業安全前景展望等內容。 《決勝金融安全3.0時代——新金融 新科技 新安全》作為以金融科技安全為主題的專著，依托于科學、系統、全面的“金融安全3.0”理論體系，借助于案例對金融科技涉及的所有方面進行了全面介紹，可供互聯網行業人員、制造業人員、醫療科技行業人員等參考。有志于在金融科技和金融科技安全領域耕耘發展的從業人員、企業高層管理人員以及技術決策人員（CXO等）可在閱讀本書的過程中獲益匪淺。
決勝金融安全3.0時代:新金融+新科技+新安全 內容簡介
金融科技目前處于蓬勃發展時期，但對其中涉及的安全、風險識別及解決方案，尚處于摸索和探討階段，業界普遍缺少有效、系統、科學、全面的實踐方法論和技術體系。有鑒于此，《決勝金融安全3.0時代——新金融+新科技+新安全》給出了一個基于“金融安全3.0”理論框架的金融科技安全指南。 《決勝金融安全3.0時代——新金融+新科技+新安全》共分為12章，主要介紹了金融科技的興起及挑戰、“金融安全3.0”理論及生態、金融網絡空間安全、金融云平臺安全、移動互聯安全、金融系統大數據安全、區塊鏈安全、金融業務應用安全、人工智能安全、金融業務智能風控、智慧城市信息安全、金融行業安全前景展望等內容。 《決勝金融安全3.0時代——新金融+新科技+新安全》作為以金融科技安全為主題的專著，依托于科學、系統、全面的“金融安全3.0”理論體系，借助于案例對金融科技涉及的所有方面進行了全面介紹，可供互聯網行業人員、制造業人員、醫療科技行業人員等參考。有志于在金融科技和金融科技安全領域耕耘發展的從業人員、企業高層管理人員以及技術決策人員（CXO等）可在閱讀本書的過程中獲益匪淺。
決勝金融安全3.0時代:新金融+新科技+新安全 目錄
第 1章 金融科技的興起及挑戰 1
1.1 金融科技的起源 2
1.1.1 金融業歷史 2
1.1.2 金融科技概念的興起 3
1.2 金融科技蓬勃發展 4
1.2.1 金融科技的演進 4
1.2.2 金融科技發展現狀 5
1.2.3 金融科技監管 8
1.3 金融科技領域的安全威脅 9
1.3.1 知名安全事件回顧 9
1.3.2 金融安全問題不可輕視 10
1.4 2017年金融科技安全分析 10
1.4.1 網絡安全威脅分析 10
1.4.2 數據安全威脅分析 18
1.4.3 業務安全威脅介紹 20
第 2章 “金融安全3.0”理論及生態 26
2.1 “金融安全3.0”理論 27
2.1.1 金融安全1.0 27
2.1.2 金融安全2.0 28
2.1.3 金融安全3.0 28
2.1.4 金融關鍵信息基礎設施安全 28
2.1.5 金融科技安全 29
2.1.6 金融業務安全 30
2.2 金融安全3.0生態構建 30
2.2.1 “ABCDES”安全生態 30
2.2.2 安全意識和人才儲備 31
第3章 金融網絡空間安全 32
3.1 風險及威脅分析 33
3.1.1 掃描攻擊 33
3.1.2 惡意軟件 38
3.1.3 DoS攻擊和DDoS攻擊 44
3.1.4 APT攻擊 49
3.2 網絡空間安全策略分析 52
3.2.1 DDoS防御 52
3.2.2 APT防護 55
3.2.3 蜜罐技術 56
3.3 案例分析 57
3.3.1 高防DDoS建設 59
3.3.2 主機入侵檢測系統（HIDS） 61
3.3.3 Web應用層安全防火墻 62
3.3.4 云加密服務 64
第4章 金融云平臺安全 66
4.1 國內金融云安全現狀 67
4.2 金融云安全合規要求 68
4.3 金融云安全威脅 71
4.3.1 虛擬化安全威脅 72
4.3.2 云網絡安全威脅 75
4.4 針對金融云安全威脅的技術解決方案 76
4.4.1 主機虛擬化安全解決方案 76
4.4.2 網絡安全隔離 80
第5章 移動互聯安全 85
5.1 風險及威脅分析 86
5.1.1 內網安全威脅 86
5.1.2 移動互聯網安全威脅 89
5.2 移動互聯安全策略分析 91
5.2.1 分權分域管理 91
5.2.2 數據安全防護：防泄密、數據隔離 94
5.2.3 移動設備安全管理 95
5.3 移動安全案例分析 98
5.3.1 背景介紹 98
5.3.2 系統架構 99
第6章 金融系統大數據安全 103
6.1 大數據簡介 104
6.1.1 大數據定義 104
6.1.2 大數據思維 106
6.2 大數據安全風險與威脅分析 109
6.2.1 金融系統安全的分類 109
6.2.2 金融系統大數據安全的范疇 111
6.2.3 數據源安全 112
6.2.4 數據平臺安全 112
6.2.5 結果呈現安全 113
6.2.6 隱私泄露 114
6.2.7 數據丟失 115
6.3 大數據安全策略分析 116
6.3.1 數據備份 116
6.3.2 隱私保護 117
6.3.3 防篡改 120
6.3.4 大數據風控 122
6.4 大數據安全實際案例 123
6.4.1 大數據采集 123
6.4.2 大數據用戶畫像 124
6.4.3 大數據識別虛假簡歷 124
6.4.4 人才評價 125
第7章 區塊鏈安全 127
7.1 比特幣與區塊鏈 128
7.1.1 比特幣 128
7.1.2 區塊鏈技術 129
7.1.3 區塊鏈金融 133
7.1.4 區塊鏈安全風險分析 134
7.2 應用場景分析 135
7.3 區塊鏈發展 138
第8章 金融業務應用安全 139
8.1 風險及威脅分析 140
8.1.1 業務邏輯風險 140
8.1.2 信息泄露風險 142
8.1.3 自動化攻擊風險 144
8.1.4 傳統安全風險 145
8.2 金融業務應用安全的應對策略分析 146
8.2.1 安全評估 146
8.2.2 應用加固保護 147
8.2.3 自動化攻擊防護 148
8.3 金融業務應用安全案例分析 149
8.3.1 背景介紹 149
8.3.2 解決方案 149
第9章 人工智能安全 152
9.1 人工智能國家發展戰略 153
9.2 人工智能的概念及關鍵技術 154
9.3 機器學習安全問題的起因 155
9.4 機器學習框架的安全威脅 156
9.4.1 代碼實現缺陷 156
9.4.2 模型缺陷——逃逸攻擊 157
9.4.3 數據流處理缺陷 161
9.5 機器學習應用安全威脅 162
9.5.1 人臉識別應用安全威脅 162
9.5.2 語音識別應用安全威脅 163
9.6 機器學習安全防御方法 163
第 10章 金融業務智能風控 166
10.1 金融業務風險及威脅分析 167
10.1.1 網絡黑灰產 167
10.1.2 金融欺詐 168
10.1.3 信貸風險 169
10.2 業務安全策略分析 170
10.2.1 設備指紋 170
10.2.2 數據保護 171
10.2.3 風控模型 171
10.3 業務智能風控案例分析 171
10.3.1 背景介紹 171
10.3.2 系統架構 172
第 11章 智慧城市信息安全 174
11.1 智慧城市概述 175
11.1.1 智慧城市的概念 175
11.1.2 國內外智慧城市發展現狀 177
11.1.3 國內外智慧城市評估及標準化進程 178
11.2 智慧城市信息化技術體系 181
11.2.1 智慧城市技術體系結構 181
11.2.2 智慧城市關鍵支撐技術 183
11.3 智慧城市信息安全保障體系 185
11.3.1 智慧城市安全現狀 185
11.3.2 智慧城市信息安全問題 186
11.3.3 智慧城市信息安全保障體系規劃及設計思路 188
11.4 智慧城市與智慧金融 189
11.4.1 智慧金融 189
11.4.2 從金融云到城市云 190
第 12章 金融行業安全前景展望 191
12.1 信息技術發展趨勢 192
12.2 金融科技未來發展動向 193
12.2.1 金融業務需求多樣化 194
12.2.2 金融科技革新 200
12.3 金融科技安全前景展望 201
12.3.1 智能與聯動 201
12.3.2 合規與監管 202
12.3.3 安全教育與人才儲備 203
附錄 金融科技相關名詞解釋 206
后記 212
1.1 金融科技的起源 2
1.1.1 金融業歷史 2
1.1.2 金融科技概念的興起 3
1.2 金融科技蓬勃發展 4
1.2.1 金融科技的演進 4
1.2.2 金融科技發展現狀 5
1.2.3 金融科技監管 8
1.3 金融科技領域的安全威脅 9
1.3.1 知名安全事件回顧 9
1.3.2 金融安全問題不可輕視 10
1.4 2017年金融科技安全分析 10
1.4.1 網絡安全威脅分析 10
1.4.2 數據安全威脅分析 18
1.4.3 業務安全威脅介紹 20
第 2章 “金融安全3.0”理論及生態 26
2.1 “金融安全3.0”理論 27
2.1.1 金融安全1.0 27
2.1.2 金融安全2.0 28
2.1.3 金融安全3.0 28
2.1.4 金融關鍵信息基礎設施安全 28
2.1.5 金融科技安全 29
2.1.6 金融業務安全 30
2.2 金融安全3.0生態構建 30
2.2.1 “ABCDES”安全生態 30
2.2.2 安全意識和人才儲備 31
第3章 金融網絡空間安全 32
3.1 風險及威脅分析 33
3.1.1 掃描攻擊 33
3.1.2 惡意軟件 38
3.1.3 DoS攻擊和DDoS攻擊 44
3.1.4 APT攻擊 49
3.2 網絡空間安全策略分析 52
3.2.1 DDoS防御 52
3.2.2 APT防護 55
3.2.3 蜜罐技術 56
3.3 案例分析 57
3.3.1 高防DDoS建設 59
3.3.2 主機入侵檢測系統（HIDS） 61
3.3.3 Web應用層安全防火墻 62
3.3.4 云加密服務 64
第4章 金融云平臺安全 66
4.1 國內金融云安全現狀 67
4.2 金融云安全合規要求 68
4.3 金融云安全威脅 71
4.3.1 虛擬化安全威脅 72
4.3.2 云網絡安全威脅 75
4.4 針對金融云安全威脅的技術解決方案 76
4.4.1 主機虛擬化安全解決方案 76
4.4.2 網絡安全隔離 80
第5章 移動互聯安全 85
5.1 風險及威脅分析 86
5.1.1 內網安全威脅 86
5.1.2 移動互聯網安全威脅 89
5.2 移動互聯安全策略分析 91
5.2.1 分權分域管理 91
5.2.2 數據安全防護：防泄密、數據隔離 94
5.2.3 移動設備安全管理 95
5.3 移動安全案例分析 98
5.3.1 背景介紹 98
5.3.2 系統架構 99
第6章 金融系統大數據安全 103
6.1 大數據簡介 104
6.1.1 大數據定義 104
6.1.2 大數據思維 106
6.2 大數據安全風險與威脅分析 109
6.2.1 金融系統安全的分類 109
6.2.2 金融系統大數據安全的范疇 111
6.2.3 數據源安全 112
6.2.4 數據平臺安全 112
6.2.5 結果呈現安全 113
6.2.6 隱私泄露 114
6.2.7 數據丟失 115
6.3 大數據安全策略分析 116
6.3.1 數據備份 116
6.3.2 隱私保護 117
6.3.3 防篡改 120
6.3.4 大數據風控 122
6.4 大數據安全實際案例 123
6.4.1 大數據采集 123
6.4.2 大數據用戶畫像 124
6.4.3 大數據識別虛假簡歷 124
6.4.4 人才評價 125
第7章 區塊鏈安全 127
7.1 比特幣與區塊鏈 128
7.1.1 比特幣 128
7.1.2 區塊鏈技術 129
7.1.3 區塊鏈金融 133
7.1.4 區塊鏈安全風險分析 134
7.2 應用場景分析 135
7.3 區塊鏈發展 138
第8章 金融業務應用安全 139
8.1 風險及威脅分析 140
8.1.1 業務邏輯風險 140
8.1.2 信息泄露風險 142
8.1.3 自動化攻擊風險 144
8.1.4 傳統安全風險 145
8.2 金融業務應用安全的應對策略分析 146
8.2.1 安全評估 146
8.2.2 應用加固保護 147
8.2.3 自動化攻擊防護 148
8.3 金融業務應用安全案例分析 149
8.3.1 背景介紹 149
8.3.2 解決方案 149
第9章 人工智能安全 152
9.1 人工智能國家發展戰略 153
9.2 人工智能的概念及關鍵技術 154
9.3 機器學習安全問題的起因 155
9.4 機器學習框架的安全威脅 156
9.4.1 代碼實現缺陷 156
9.4.2 模型缺陷——逃逸攻擊 157
9.4.3 數據流處理缺陷 161
9.5 機器學習應用安全威脅 162
9.5.1 人臉識別應用安全威脅 162
9.5.2 語音識別應用安全威脅 163
9.6 機器學習安全防御方法 163
第 10章 金融業務智能風控 166
10.1 金融業務風險及威脅分析 167
10.1.1 網絡黑灰產 167
10.1.2 金融欺詐 168
10.1.3 信貸風險 169
10.2 業務安全策略分析 170
10.2.1 設備指紋 170
10.2.2 數據保護 171
10.2.3 風控模型 171
10.3 業務智能風控案例分析 171
10.3.1 背景介紹 171
10.3.2 系統架構 172
第 11章 智慧城市信息安全 174
11.1 智慧城市概述 175
11.1.1 智慧城市的概念 175
11.1.2 國內外智慧城市發展現狀 177
11.1.3 國內外智慧城市評估及標準化進程 178
11.2 智慧城市信息化技術體系 181
11.2.1 智慧城市技術體系結構 181
11.2.2 智慧城市關鍵支撐技術 183
11.3 智慧城市信息安全保障體系 185
11.3.1 智慧城市安全現狀 185
11.3.2 智慧城市信息安全問題 186
11.3.3 智慧城市信息安全保障體系規劃及設計思路 188
11.4 智慧城市與智慧金融 189
11.4.1 智慧金融 189
11.4.2 從金融云到城市云 190
第 12章 金融行業安全前景展望 191
12.1 信息技術發展趨勢 192
12.2 金融科技未來發展動向 193
12.2.1 金融業務需求多樣化 194
12.2.2 金融科技革新 200
12.3 金融科技安全前景展望 201
12.3.1 智能與聯動 201
12.3.2 合規與監管 202
12.3.3 安全教育與人才儲備 203
附錄 金融科技相關名詞解釋 206
后記 212
展開全部
決勝金融安全3.0時代:新金融+新科技+新安全 作者簡介
李洋博士，副教授，在業界首次提出“金融安全3.0”及人工智能原生安全科學理論，提出并踐行面向產業的“科技 安全 生態”科技創新和發展模式，并著力構建“金融安全3.0”時代的安全生態圈，建立了以A（人工智能）、B（區塊鏈）、C（云計算）、D（大數據）、E（生態）、S（安全）為代表的良性可持續發展的科技生態模型。 李洋博士長期從事網絡安全與信息化工作，有近20年的大型集團信息化建設及管理、信息安全管理經歷。曾任職于中國移動通信集團有限公司、中國國際金融有限公司、海爾集團、阿里巴巴集團，出任首席信息官（CIO）、首席安全官（CSO）等要職。主持和參與完成多項國家自然科學基金、國家973計劃、國家863計劃、國家242信息安全計劃項目，主導并完成多項互聯網、運營商、金融、制造業的信息化專項和信息安全專項，包括成功應用Hadoop2.0落地制造業第一個“數據上云”集團數字化及數據安全共享平臺，應用ERM落地金融行業數據共享及內容發布平臺等；應用自主知識產權的企業信息安全風險評估量化方法指導集團信息安全管理，應用人工智能、大數據的科技手段，結合“金融安全3.0”理論建立并運營新一代的企業信息安全運營中心等。 研究方向主要包括企業信息化及數字化轉型、網絡空間安全、數據安全及隱私保護、人工智能應用及安全、云計算應用及安全等，發布10余項技術專利、9部個人專著，已在國際著名期刊和學術會議上發表學術論文近百篇，其中包括在通信及信息安全領域TOP Ranking的國際知名學術會議ACM SigCOMM、ACM WWW、ACM AsiaCCS、 ACM SAC、IEEE DSN、IEEE ICNP、IEEE Globecom、IEEE ISCC以及RAID（Recent Advances in Intrusion Detection）等。作為業界知名的網信行業專家，多次應邀在中國互聯網安全大會、南方信息大會、中國網絡安全年會、中國CIO高峰論壇、世界物聯網安全峰會等分享在信息化和網絡安全方面的企業實踐成果和最新理念，并多次獲得“中國IT年度人物獎”“中國金融科技十大風云人物獎”“國家工程實驗室大數據安全優秀案例獎”等殊榮。李洋博士，副教授，在業界首次提出“金融安全3.0”及人工智能原生安全科學理論，提出并踐行面向產業的“科技 安全 生態”科技創新和發展模式，并著力構建“金融安全3.0”時代的安全生態圈，建立了以A（人工智能）、B（區塊鏈）、C（云計算）、D（大數據）、E（生態）、S（安全）為代表的良性可持續發展的科技生態模型。 李洋博士長期從事網絡安全與信息化工作，有近20年的大型集團信息化建設及管理、信息安全管理經歷。曾任職于中國移動通信集團有限公司、中國國際金融有限公司、海爾集團、阿里巴巴集團，出任首席信息官（CIO）、首席安全官（CSO）等要職。主持和參與完成多項國家自然科學基金、國家973計劃、國家863計劃、國家242信息安全計劃項目，主導并完成多項互聯網、運營商、金融、制造業的信息化專項和信息安全專項，包括成功應用Hadoop2.0落地制造業第一個“數據上云”集團數字化及數據安全共享平臺，應用ERM落地金融行業數據共享及內容發布平臺等；應用自主知識產權的企業信息安全風險評估量化方法指導集團信息安全管理，應用人工智能、大數據的科技手段，結合“金融安全3.0”理論建立并運營新一代的企業信息安全運營中心等。 研究方向主要包括企業信息化及數字化轉型、網絡空間安全、數據安全及隱私保護、人工智能應用及安全、云計算應用及安全等，發布10余項技術專利、9部個人專著，已在國際著名期刊和學術會議上發表學術論文近百篇，其中包括在通信及信息安全領域TOP Ranking的國際知名學術會議ACM SigCOMM、ACM WWW、ACM AsiaCCS、 ACM SAC、IEEE DSN、IEEE ICNP、IEEE Globecom、IEEE ISCC以及RAID（Recent Advances in Intrusion Detection）等。作為業界知名的網信行業專家，多次應邀在中國互聯網安全大會、南方信息大會、中國網絡安全年會、中國CIO高峰論壇、世界物聯網安全峰會等分享在信息化和網絡安全方面的企業實踐成果和最新理念，并多次獲得“中國IT年度人物獎”“中國金融科技十大風云人物獎”“國家工程實驗室大數據安全優秀案例獎”等殊榮。
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