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數據大泄漏:隱私保護危機與數據安全機遇 版權信息
- ISBN：9787111682271
- 條形碼：9787111682271 ; 978-7-111-68227-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據大泄漏:隱私保護危機與數據安全機遇 本書特色
適讀人群 ：網絡空間安全領域的研究人員和從業人員，以及高校網絡安全和信息安全專業的學生。
數據大泄漏:隱私保護危機與數據安全機遇 內容簡介
數據泄漏會影響組織的經濟、浪費資源、破壞組織的聲譽。世界上的每個組織都有遭受數據泄漏的風險，因此開發出有效的、可擴展的策略來管理數據泄漏是至關重要的。本書介紹了真實的企業數據泄漏案例，讀者在了解這些案例的過程中，會深刻地明白，為什么數據等于風險，影響數據泄漏的五個因素，數據泄漏為何是危機也是機遇，數據泄漏響應模型DRAMA的含義，常見的數據泄漏，針對特定行業的數據泄漏的響應策略，以及技術供應鏈上的風險轉移。 本書的目標讀者本書對參與數據泄漏響應的以下人員非常有價值：高管和擔心數據泄漏的IT人員。遭受數據泄漏的組織的員工。涉及數據泄漏準備、響應的數字取證研究人員和事件響應團隊成員。信息安全專業人員。負責網絡安全事件預防和響應的IT顧問。學習數據泄漏管理課程的學生。任何擔心被入侵或受到數據泄漏影響的人。本書的組織方式本書為數據泄漏管理和響應提供了堅實而實用的知識基礎。 以下是各章的摘要： 第1章 實際報告的數據泄漏事件的數量僅占實際發生的數據泄漏事件數量的一小部分，受管轄權、行業和其他因素的影響，即使是數據泄漏的定義也懸而未決。在該章中，我們將建立數據泄漏的通用術語，并探討檢測和衡量問題所涉及的挑戰。 第2章 數據是有害材料。存儲、處理或傳輸數據會給組織帶來風險。為了有效地管理風險，安全專業人員必須了解導致數據泄漏風險的特定因素。在這里，我們將介紹五個數據泄漏風險因素，并討論現代數據經濟的崛起如何導致數據泄漏風險急劇上升。*后，我們將提供通過*小化和控制數據來降低風險的高級技巧。 第3章 數據泄漏是危機，應進行相應的處理。當數據泄漏使人頭疼時，傳統的NIST事件響應模型的價值就很有限了。因此，我們引入了危機管理模型，并展示了如何將其應用于數據泄漏響應中。我們將以易速傳真公司的數據泄漏事件為例，說明危機溝通的重要性，并討論在數據泄漏情況下*小化聲譽損失的策略。*后，我們將以優步公司的泄漏事件為例，研究與通知相關的問題，*后給出一份便利的危機溝通技巧清單。 第4章 “數據泄漏”一詞誕生于2005年，當時臭名昭著的ChoicePoint公司泄漏事件成為大眾關注的焦點。在該章中，以ChoicePoint公司泄漏事件為例，我們介紹了一個數據泄漏響應模型，稱為DRAMA。這為數據泄漏響應提供了一個靈活、易于記憶的框架。 第5章 為了有效地防止和應對數據泄漏，安全專業人員需要了解犯罪分子尋求的數據類型以及原因。欺詐和轉售（通過暗網）助長了早期的數據泄漏，并催生了現在仍然影響著我們的法規的建立。在該章中，我們將探討暗網的內部工作原理，包括公鑰加密、洋蔥路由和加密貨幣等。我們將介紹在暗網上進行買賣的熱門數據，包括個人身份信息、支付卡卡號、醫療記錄、密碼等。 第6章 支付卡泄漏事件可能非常復雜，并可能導致長達數年的訴訟。它的影響通常是廣泛的，涉及商家、消費者、銀行、支付處理商、信用卡品牌等。在該章中，我們將以TJX泄漏事件為例探索支付卡泄漏的責任和影響，并討論支付卡行業（PCI）標準的影響。 第7章 美國塔吉特（Target）公司泄漏事件是歷史上著名的數據泄漏事件之一，這很大程度上是因為它是數據泄漏響應*佳實踐的典范。當時，支付卡泄漏事件很普遍，零售商處于困境之中。犯罪分子已經開發出精密的工具來攻擊網絡和目標零售商，以便從銷售點系統中竊取支付卡數據。在該章中，我們將從技術層面和危機溝通方面研究從塔吉特公司泄漏事件中吸取的教訓。*后，我們將探討其影響，包括隨后推出的加密芯片（EMV）卡。 第8章 科技是全社會各個方面的基礎，它通過龐大、復雜的網絡將供應商與其客戶聯系在一起。供應商的安全風險可能會擴散到客戶身上，有時會導致廣泛的數據泄漏。在該章中，我們將討論由于服務提供商訪問客戶的IT資源和數據而導致的風險轉移。然后，我們將分析整個技術供應鏈（包括軟件和硬件供應商）中引入的風險，并提供使數據泄漏風險*小化的技巧。 第9章 健康信息是高度敏感的，也受到了罪犯的重視，犯罪分子可以使用它們進行身份盜竊、保險欺詐、藥品欺詐、勒索和許多其他犯罪。因此，醫療保健提供者和業務伙伴必須遵守*嚴格的數據泄漏法規，包括健康保險可攜性與責任法案（HIPAA）。在該章中，我們將深入研究美國HIPAA法規的相關部分，這些法規定義了針對某些與健康信息相關的泄漏行為的預防和響應要求。然后，我們將分析僅限于醫療保健環境的挑戰，并討論數據如何“逃脫”HIPAA/HITECH法規或“繞過”它們。*后，我們將列舉數據泄漏的負面影響，并說明從處理醫療事故中吸取的經驗教訓也可以幫助我們解決數據泄漏問題。 第10章 數據曝光已成為各種組織的主要風險。出于各種目的，比如黑客行為、舉報等，失竊數據被有意地公開了。在該章中，我們將討論與曝光有關的關鍵策略和技術。特別是，我們將展示維基解密（WikiLeaks）是如何引入一種用于托管和分發大量泄漏數據的新模型的，該模型引發了“大解密”。我們還將概述關鍵的響應策略，包括驗證、調查、數據刪除和公共關系。 第11章 網絡勒索十分普遍。世界各地的犯罪分子都會威脅破壞信息的完整性或可用性，以獲取金錢或其他想要的結果。在該章中，我們將討論網絡勒索的四種類型（拒絕服務、修改、曝光和偽裝），并提供應對技巧。 第12章 網絡空間保險已經成為一個重要的新市場，但是它給保險公司和消費者都帶來了挑戰。尤其是泄漏響應保險已經從根本上改變了行業*佳實踐，賦予了保險人重要的（通常是非常有益的）角色。該章的目的是給出對不同類型的網絡空間保險覆蓋范圍的清晰描述，為選擇網絡空間保險提供指導，并討論使組織保單價值*da化的策略。 第13章 云是數據泄漏的新興場景。各個組織機構正在將敏感數據快速遷移到云中，而可見性和調查資源則沒有得到重視。在該章中，我們將概述造成云泄漏的常見原因，包括安全漏洞、權限錯誤、缺乏控制和認證問題。我們以商務電子郵件泄漏事件為例，研究了諸如缺乏可見性之類的關鍵響應問題。好消息是，如果云提供商提高可見性和對數字證據的訪問權限，基于云的監視和泄漏響應就有可能變得高度可擴展和高效。
數據大泄漏:隱私保護危機與數據安全機遇 目錄
譯者序
前言
致謝
作者簡介
第1章 暗物質1
1.1 暗泄漏4
1.1.1 什么是數據泄漏5
1.1.2 未受到保護的個人信息7
1.1.3 量化暗泄漏9
1.1.4 未被發現的泄漏11
1.1.5 越來越隱蔽的泄漏13
1.2 統計偏見14
1.2.1 公開記錄15
1.2.2 如果你的數據泄漏了，請舉手17
1.2.3 網絡安全供應商的數據18
1.3 為什么要報告20
1.4 心知肚明22
第2章 有害材料25
2.1 數據是新的“石油”33
2.1.1 私密數據收集34
2.1.2 TRW公司數據泄漏事件35
2.2 五個數據泄漏風險因素36
2.3 數據需求37
2.3.1 媒體機構37
2.3.2 巨大的廣告市場39
2.3.3 大數據分析40
2.3.4 數據分析公司41
2.3.5 數據經紀人43
2.4 匿名化和重命名45
2.4.1 匿名化錯誤46
2.4.2 大數據消除了匿名性47
2.5 跟蹤數據48
2.5.1 藥房案例分析48
2.5.2 數據瀏覽50
2.5.3 服務提供商51
2.5.4 保險52
2.5.5 美國州政府53
2.5.6 成本–收益分析54
2.6 降低風險55
2.6.1 跟蹤你的數據55
2.6.2 *小化數據57
2.7 小結58
第3章 危機管理59
3.1 危機和機遇62
3.1.1 事件62
3.1.2 每個數據泄漏事件都不同64
3.1.3 意識到危機64
3.1.4 危機的四個階段65
3.2 危機溝通，還是溝通危機？65
3.2.1 形象至上66
3.2.2 利益相關者67
3.2.3 信任的3C67
3.2.4 形象修復策略67
3.2.5 通知68
3.2.6 優步的秘密72
3.3 易速傳真公司案例75
3.3.1 能力不足75
3.3.2 品格缺陷77
3.3.3 漠不關心78
3.3.4 影響79
3.3.5 危機溝通技巧80
3.4 小結80
第4章 管理DRAMA81
4.1 數據泄漏的誕生84
4.1.1 數據泄漏：一個全新概念的出現85
4.1.2 名字的力量86
4.2 潛在危機86
4.2.1 身份盜竊恐慌87
4.2.2 產品是你的個人信息88
4.2.3 有價值的數據片段88
4.2.4 基于知識的驗證89
4.2.5 接入設備89
4.3 潛伏期91
4.3.1 潛在危機開始91
4.3.2 這不是很諷刺嗎？92
4.3.3 可疑電話93
4.3.4 遠在天邊，近在眼前94
4.3.5 識別94
4.3.6 上呈95
4.3.7 調查96
4.3.8 范圍98
4.4 突發期100
4.4.1 這里沒別人，只有一群小雞100
4.4.2 加州數據安全法一枝獨秀101
4.4.3 也許還有11萬人101
4.4.4 爆發102
4.4.5 推卸責任102
4.4.6 新的信用監控103
4.4.7 立即行動，維護商譽104
4.5 降低損害105
4.5.1 降低數據價值105
4.5.2 監控并響應107
4.5.3 實施額外的訪問控制111
4.6 蔓延期115
4.6.1 召集專家115
4.6.2 反省的時間116
4.6.3 在美國國會作證117
4.7 恢復期118
4.7.1 新常態118
4.7.2 越來越強大119
4.7.3 改變世界120
4.8 泄漏發生前121
4.8.1 網絡安全始于頂層122
4.8.2 安全團隊的神話124
4.9 小結125
第5章 被盜數據127
5.1 利用泄漏數據129
5.2 欺詐130
5.2.1 從欺詐到數據泄漏130
5.3 銷售132
5.3.1 出售被盜數據132
5.3.2 非對稱密碼學136
5.3.3 洋蔥路由137
5.3.4 暗網電子商務網站138
5.3.5 加密貨幣139
5.3.6 現代黑市數據經紀人141
5.4 暗網數據商品143
5.4.1 個人身份信息143
5.4.2 支付卡卡號143
5.4.3 W-2表格144
5.4.4 醫療記錄144
5.4.5 賬戶憑證145
5.4.6 你的計算機147
5.4.7 數據清洗147
5.5 小結148
第6章 支付卡泄漏149
6.1 *大的支付卡騙局151
6.2 泄漏的影響152
6.2.1 信用卡支付系統如何運作153
6.2.2 消費者154
6.2.3 可憐的銀行155
6.2.4 可憐的商家155
6.2.5 可憐的支付處理商156
6.2.6 不那么可憐的信用卡品牌156
6.2.7 *可憐的還是消費者157
6.3 推卸責任157
6.3.1 靶子指向商家157
6.3.2 根本性的缺陷158
6.3.3 安全標準出現159
6.4 自我監管159
6.4.1 PCI數據安全標準160
6.4.2 一個以營利為目的的標準161
6.4.3 幕后的人162
6.4.4 PCI困惑164
6.4.5 認證安全評估機構的動機165
6.4.6 罰款166
6.5 TJX泄漏事件166
6.5.1 新的典范167
6.5.2 誰的責任168
6.5.3 努力應對安全問題168
6.5.4 TJX的和解方案170
6.5.5 數據泄漏立法2.0171
6.6 哈特蘭泄漏事件172
6.6.1 哈特蘭被入侵173
6.6.2 追溯不合規173
6.6.3 和解174
6.6.4 亡羊補牢：哈特蘭安全計劃174
6.7 小結176
第7章 零售末日177
7.1 事故分析180
7.1.1 連環相撞181
7.1.2 受到攻擊的小企業184
7.1.3 攻擊工具和技術187
7.2 一盎司預防勝于一磅治療194
7.2.1 雙因素認證194
7.2.2 脆弱性管理195
7.2.3 網絡分段197
7.2.4 賬號和密碼管理198
7.2.5 加密/令牌化200
7.3 塔吉特公司的應急響應201
7.3.1 意識到202
7.3.2 克雷布斯因子207
7.3.3 溝通危機210
7.3.4 家得寶做得更好225
7.4 連鎖反應228
7.4.1 銀行和信用合作社228
7.4.2 信用卡欺詐泛濫229
7.4.3 補發還是不補發231
7.5 芯片與騙局232
7.5.1 替代支付解決方案232
7.5.2 信用卡品牌的反擊233
7.5.3 改變溝通234
7.5.4 阻止了數據泄漏，還是沒有？234
7.5.5 誰擁有芯片？235
7.5.6 公眾輿論235
7.5.7 值得嗎？236
7.5.8 無芯片，請刷卡238
7.6 立法和標準241
7.7 小結242
第8章 供應鏈風險245
8.1 服務提供商的訪問服務247
8.1.1 數據存儲247
8.1.2 遠程訪問248
8.1.3 物理訪問249
8.2 技術供應鏈風險250
8.2.1 軟件漏洞251
8.2.2 硬件風險254
8.2.3 攻擊技術公司254
8.2.4 供應商的供應商256
8.3 網絡武器庫257
8.3.1 武器發射258
8.3.2 呼吁裁軍258
8.4 小結259
第9章 健康數據泄漏261
9.1 公眾與患者262
9.1.1 法外之地263
9.1.2 數據泄漏視角264
9.2 醫療保健的目標265
9.2.1 數據自助餐266
9.2.2 流動性的推動267
9.2.3 保留時間268
9.2.4 保質期很長268
9.3 HIPAA：重要但有缺陷269
9.3.1 保護個人健康數據269
9.3.2 HIPAA“沒有牙齒”271
9.3.3 泄漏通知規則273
9.3.4 處罰276
9.3.5 對業務伙伴的影響278
9.4 “逃脫”HIPAA的數據279
9.4.1 被泄漏數據的交易279
9.4.2 強制信息共享280
9.4.3 去識別化281
9.4.4 重新標識282
9.4.5 雙重標準283
9.4.6 醫療保健之外283
9.5 健康數據泄漏之疫蔓延285
9.5.1 是泄漏更多，還是報道更多？286
9.5.2 復雜性：安全的敵人287
9.5.3 第三方依賴關系290
9.5.4 消失的邊界294
9.6 泄漏之后301
9.6.1 有什么危害301
9.6.2 賠禮道歉303
9.6.3 健康數據泄漏訴訟304
9.6.4 從醫療事故中學習305
9.7 小結306
第10章 曝光和武器化307
10.1 曝光泄漏309
10.1.1 動機309
10.1.2 人肉搜索310
10.1.3 匿名310
10.1.4 維基解密311
10.1.5 武器化312
10.2 響應314
10.2.1 驗證315
10.2.2 調查317
10.2.3 數據刪除319
10.2.4 公共關系322
10.3 大解密325
10.3.1 曼寧的罪行326
10.3.2 事件影響326
10.4 小結327
第11章 勒索329
11.1 流行病331
11.1.1 定義332
11.1.2 成熟期332
11.2 拒絕服務勒索333
11.2.1 勒索軟件333
11.2.2 加密與解密333
11.2.3 付款335
11.2.4 統治世界336
11.2.5 勒索軟件是泄漏攻擊嗎？337
11.2.6 響應338
11.3 曝光勒索341
11.3.1 受監管數據勒索341
11.3.2 性勒索345
11.3.3 知識產權345
11.3.4 響應347
11.4 偽裝勒索348
11.4.1 案例研究：NotPetya348
11.4.2 響應349
11.5 小結349
第12章 網絡空間保險351
12.1 網絡空間保險的增長354
12.2 工業挑戰354
12.3 保險覆蓋范圍的類型355
12.4 商業化的泄漏響應方案357
12.4.1 評估泄漏響應小組359
12.4.2 保密方面的考慮360
12.5 如何選擇合適的網絡空間保險360
12.5.1 讓合適的人參與進來362
12.5.2 盤點敏感數據 363
12.5.3 進行風險評估363
12.5.4 檢查現有的保險覆蓋范圍365
12.5.5 獲取報價368
12.5.6 審查和比較報價369
12.5.7 調研保險公司375
12.5.8 選擇377
12.6 充分利用好網絡空間保險378
12.6.1 開發378
12.6.2 意識到379
12.6.3 行動379
12.6.4 維持379
12.6.5 調整379
12.7 小結 380
第13章 云泄漏381
13.1 云計算的風險386
13.1.1 安全漏洞387
13.1.2 權限錯誤388
13.1.3 缺乏控制390
13.1.4 認證問題391
13.2 可見性393
13.2.1 商務電子郵件泄漏393
13.2.2 證據采集395
13.2.3 道德397
13.3 攔截400
13.3.1 端到端的加密之美400
13.3.2 端到端加密的丑陋一面400
13.3.3 投資加密401
13.4 小結402
后記403
展開全部
數據大泄漏:隱私保護危機與數據安全機遇 作者簡介
作者簡介： 雪莉·大衛杜夫（Sherri Davidoff）是 LMG 安全公司和 BrightWise 公司的首席執行官。作為數字取證和網絡安全領域公認的專家，雪莉被《紐約時報》稱為“安全魔頭”。 雪莉曾經為許多知名組織（包括 FDIC/FFIEC、美國律師協會、美國國防部等）進行過網絡安全培訓。她是太平洋海岸銀行學院的教職人員，以及黑帽大會（Black Hat）的講師，教 授“數 據 泄 漏” 課 程。 她 還 是 Network Forensics: Tracking Hackers Through Cyberspace（Prentice Hall，2012）的合著者，這本書是在私企中流傳很廣的安全書籍， 也是許多大學的網絡安全課程的教科書。 雪莉是 GIAC 認證的取證鑒定專家（GCFA）和滲透測試工程師（GPEN），并擁有麻省理工學院的計算機科學和電氣工程學位。她還是 Breaking and Entering: The Extraordinary Story of a Hacker Called “Alien” 中的主人公原型。 譯者簡介： 馬多賀：博士，CISSP，CCF高級會員。中國科學院信息工程研究所信息安全國家重點實驗室副研究員、碩導。哈爾濱工業大學信息對抗技術研究所客座研究員，(ISC)2北京分會會員主席，中國保密協會隱私保護專委會副秘書長。曾獲北京市科技進步一等獎、中科院信工所青年之星獎。長期致力于網絡系統移動目標防御(MTD)、智能安全、數據安全和隱私保護研究。 個人主頁：www.maduohe.name 。 陳凱：中國科學院信息工程研究所信息安全國家重點實驗室助理研究員，中國計算機學會會員。參與承擔國家863計劃、國家重點研發計劃等多項課題。主要研究方向為移動目標防御、云計算安全、大數據安全、網絡與系統安全。 周川：中國科學院大學網絡空間安全學院碩士，中國計算機學會會員。主要研究方向為人工智能安全、數據安全、網絡與系統安全。
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