具体描述
计算机网络是连接未来信息化战场的枢纽，是实现C41系统和陆、海、空、天一体化的数字化战场的基本保证。研究与发展计算机网络对抗能力，是各国争夺制信息权的竞争焦点，也是获取信息优势的必要手段和途径。
本书以协同式网络对抗为主线，融人了近年来作者在网络对抗领域大量的研究成果。从理论角度介绍了网络对抗的相关概念和技术基础，提出了攻防协同的网络对抗和天地一体的协同式网络对抗概念。从实践角度提出并设计了协同式网络攻击模型和协同式网络防护模型，并对模型实现进行了研究。论述了空间信息网络的组成及对抗途径，讨论了空间信息网络的安全体系结构、自主安全模型和安全通信等相关内容。
本书首次提出了基于空间信息网络支持的协同式网络对抗模型。首次提出了网络控制论的概念、系统分析方法和控制方式，以及网络控制论系统和模型的建立。首次提出了网络战装备的概念及其体系结构，构建了一个比较系统的、多层面的网络战装备体系。
本书内容翔实、例证丰富，涵盖了网络对抗需要的“攻、防、测、管、控、评”等多方面的实施技术，对相关人员研究网络对抗技术有重要的参考作用。本书也是总装备部“1153”人才培养工程首批资助出版的我国第一部系统论述协同式网络对抗的学术专著。
好的，这是一本名为《蓝光守护：下一代数据安全与隐私架构》的图书简介，内容侧重于深度技术解析和行业实践，旨在为专业读者提供前瞻性的安全框架构建指南。 --- 蓝光守护：下一代数据安全与隐私架构 深度剖析零信任、后量子密码学与联邦学习环境下的数据治理挑战 作者： [此处可留空或使用化名] ISBN： [此处可留空] 页数： 约 650 页（全彩印刷，包含大量架构图与代码片段） --- 内容提要 随着数据资产在现代企业运营中的核心地位日益凸显，传统的基于边界的防御体系正面临前所未有的压力。云计算、物联网（IoT）、移动办公以及日益复杂的供应链攻击，要求安全架构必须实现从“信任边界”到“身份驱动”的根本性转变。 《蓝光守护：下一代数据安全与隐私架构》深入探讨了构建面向未来的、适应性强的、以数据为中心的防御体系的理论基础与工程实践。本书聚焦于三大核心领域：零信任网络访问（ZTNA）的深度实施、后量子密码学（PQC）的迁移路径规划，以及联邦学习（FL）环境下的数据隐私保护技术。 本书并非停留在概念介绍层面，而是提供了一套详尽的技术蓝图和操作指南。它剖析了当前主流安全解决方案的局限性，并详细阐述了如何利用微服务架构、身份与访问管理（IAM）的精细化控制，以及基于硬件信任根（RoT）的安全启动流程，来构建一个纵深防御体系。 核心章节与技术深度解析 第一部分：超越边界：零信任架构的工程落地 本部分全面解构了“永不信任，始终验证”的核心原则，并将其转化为可落地的工程实践。 1. 身份作为新的边界： 详细介绍了身份凭证管理（ICM）与持续授权（Continuous Authorization）机制。探讨了多因素认证（MFA）在适应性风险评估中的动态调整策略，包括基于行为生物识别和设备健康状况（Device Posture）的实时评分系统。书中提供了一套基于Open Policy Agent (OPA) 和 Casbin 的策略即代码（Policy-as-Code）框架，用于集中管理和执行跨基础设施的访问策略。 2. 软件定义的外围（SDP）与微隔离： 深入分析了软件定义边界技术如何取代传统VPN。重点讲解了如何利用基于标签和属性的访问控制（ABAC）实现应用层面的细粒度微隔离。书中通过对比Istio Service Mesh和eBPF技术栈在东西向流量加密与策略执行上的优劣，为读者提供了部署选型参考。 3. 动态特权访问管理（PAM）： 讨论了如何为机器身份和人类操作员实施即时、有时限的特权授予。详细介绍了秘密管理系统（如Vault）与CI/CD流水线的集成方式，确保凭证在整个生命周期内不被硬编码或泄露。 第二部分：密码学前沿：面向未来的安全储备 随着量子计算理论的快速发展，对现有公钥加密体系的潜在威胁已成为必须提前应对的战略风险。本部分聚焦于密码学现代化。 1. 后量子密码学的基石与标准： 详述了美国国家标准与技术研究院（NIST）选定的PQC算法族——格密码（Lattice-based）、基于哈希的（Hash-based）和基于编码的（Code-based）算法的数学原理、性能开销与安全性分析。书中提供了对CRYSTALS-Kyber和CRYSTALS-Dilithium的具体实现参数选择指南。 2. 混合模式迁移策略： 针对当前基础设施的复杂性，本书设计了一套“双轨制”过渡方案。详细阐述了如何在TLS握手中集成混合签名方案，以确保在PQC算法完全成熟前，仍能抵抗传统算法的破解威胁。这包括对现有PKI体系的升级路径、证书透明度（CT）日志的增强需求分析。 3. 安全硬件与可信执行环境（TEE）： 探讨了利用可信计算组（TCG）规范下的可信平台模块（TPM）和英特尔SGX/AMD SEV等技术，为敏感密钥和PQC算法的私钥操作提供物理隔离的执行环境。 第三部分：隐私增强技术（PETs）与分布式数据协作 数据不再集中于单一中心，联邦学习和去中心化应用要求我们在数据不出域的情况下进行价值挖掘。 1. 联邦学习的安全边界： 分析了在训练模型过程中，参与方之间可能泄露敏感信息的机制（如梯度反演攻击）。本书详细介绍了安全多方计算（MPC）在模型聚合阶段的应用，以及同态加密（Homomorphic Encryption, HE）如何在加密空间内执行加法和乘法运算的工程限制与优化。 2. 差分隐私（DP）的工程化应用： 提供了在数据集级别和模型输出级别应用高斯/拉普拉斯噪声机制的具体方法论。重点讨论了如何权衡隐私预算（Epsilon值）与模型效用（Accuracy/Utility Loss）之间的关键平衡点，并展示了在分布式数据库查询中嵌入DP检查层的实践案例。 3. 数据主权与区块链技术结合： 探讨了如何利用分布式账本技术（DLT）来提供不可篡改的数据访问审计日志，并结合零知识证明（ZKP）来验证数据属性或计算结果的正确性，而无需暴露底层原始数据。 适用读者 本书面向网络安全架构师、高级系统工程师、密码学研究人员、数据科学家（关注隐私保护的）以及所有致力于构建下一代企业级安全基础设施的专业技术人员。阅读本书需要具备扎实的网络协议、操作系统原理以及基础密码学知识。 --- 《蓝光守护》不仅是一本技术参考书，更是一份面向未来十年的安全战略规划指南。它旨在帮助技术领导者和一线工程师，预先布局，确保组织在数据价值最大化的同时，将安全和隐私风险降至最低可接受水平。 定价： 人民币 189.00 元 出版日期： [待定]
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