具体描述
全书分10章：第1、2章为常用加密和签名算法基础；第3章介绍短距离低功耗无线通讯技术标准，即蓝牙技术的安全性；第4章介绍无线网络以广播方式在物理层传送报文带来的安全威胁和IEEE 802.11认证服务；第5章介绍广泛使用的移动通信系统的安全机制；第6章具体介绍红外光通信系统的安全结构、安全策略和发展趋势；第7章介绍卫星通信网络的组成、安全策略和发展趋势；第8章介绍病毒和攻击等安全威胁及其防护措施及安全策略；第9章从无线网络干扰的角度介绍各种抗自然和人为干扰的技术和发展趋势；第10章介绍目前尚未最后形成业界公认的统一标准的第三代无线通信系统（3G系统）的组成结构，安全网络和安全机制。
本书可供从事无线网络安全设计、系统维护和应用开发的技术人员阅读，也可作为相关专业师生的教学参考书。
电子信息技术前沿探索：数据驱动的智能系统构建与优化 图书简介 本书深入探讨当前电子信息技术领域最前沿的几个关键方向，聚焦于如何利用数据驱动的理念，构建、部署和优化高度智能化的信息系统。内容涵盖了从底层硬件架构到上层应用逻辑的完整技术栈，旨在为电子工程师、计算机科学家以及信息技术管理者提供一套系统化、实战化的理论框架与工程实践指南。 第一部分：下一代计算架构与异构集成 本部分首先剖析了摩尔定律放缓背景下，传统冯·诺依曼架构面临的挑战，并详细介绍了面向特定任务的计算范式。重点内容包括： 存内计算（Processing-in-Memory, PIM）技术：深入解析了PIM的设计原理，包括基于SRAM、DRAM以及新型存储器（如ReRAM、MRAM）的计算单元实现。探讨了如何通过物理层面的重构，有效缓解“内存墙”问题，特别是在大规模数据分析和深度学习推理场景下的性能提升潜力。分析了PIM在精度、功耗和可靠性方面的工程权衡。 片上系统（SoC）与先进封装技术：详述了2.5D和3D集成技术（如Chiplet、TSV）如何促进异构计算单元的紧密集成。对比了不同封装技术在带宽、延迟和散热管理上的优劣。重点阐述了异构互连标准（如UCIe）对未来模块化芯片设计生态系统的影响，以及如何通过定制化的互连层实现不同IP核之间的最优数据流路径。 光电子集成与硅光技术：阐述了光互连在超高速数据中心和高性能计算（HPC）中的关键作用。涵盖了光调制器、光波导、光电探测器等关键器件的制造工艺和集成挑战。分析了硅光技术在降低功耗和提高传输速率方面的突破性进展，并展望了其在光电神经网络加速器中的应用前景。 第二部分：大规模分布式系统与弹性资源调度 随着计算任务向云端和边缘侧迁移，如何构建和高效管理大规模、高弹性的分布式系统成为核心议题。本部分侧重于系统软件和资源管理策略的研究。 云原生基础设施的演进：详细解读了容器化技术（如Docker、CRI-O）和容器编排系统（如Kubernetes）的底层工作机制。重点分析了Kubernetes在服务发现、负载均衡、滚动更新等方面的核心组件设计，并探讨了下一代服务网格（Service Mesh）技术（如Istio、Linkerd）如何实现服务间的精细化流量控制和安全策略。 大规模分布式存储系统设计：剖析了分布式文件系统（如Ceph、HDFS）和NewSQL数据库（如TiDB、CockroachDB）的架构原理。侧重于一致性模型（如Paxos、Raft）在实际系统中的应用与优化，以及如何通过智能数据副本放置策略提高系统的可用性和灾难恢复能力。 弹性资源调度与能效优化：研究了如何基于机器学习模型预测资源需求，实现更精准的资源预留和动态调度。讨论了针对工作负载特性的细粒度资源隔离技术（如cgroups V2），以及如何通过跨集群的能源感知调度，在满足服务等级目标（SLO）的前提下，最大化数据中心的能源效率（PUE）。 第三部分：数据驱动的智能系统核心：学习与推理 本部分聚焦于驱动现代信息系统的核心——机器学习（ML）的工程化和部署挑战。 高效深度学习模型设计与压缩：探讨了如何设计更轻量化、更适合部署的神经网络结构，如MobileNet系列和Transformer的变体。详细介绍了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization，包括INT8、稀疏化）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术。强调了不同硬件平台（CPU、GPU、FPGA、ASIC）对压缩策略选择的影响。 联邦学习与隐私保护计算：在数据孤岛问题日益突出的背景下，联邦学习（Federated Learning, FL）成为重要研究方向。本书深入解析了FL的聚合算法（如FedAvg）及其变种，并着重讲解了保障数据隐私的技术实现，包括差分隐私（Differential Privacy, DP）在模型更新中的应用，以及同态加密（Homomorphic Encryption, HE）和安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）在保护敏感数据计算过程中的工程部署细节。 模型可解释性与鲁棒性验证：随着AI系统在关键决策中的作用增强，对其行为的理解和信任变得至关重要。本部分介绍了LIME、SHAP等局部和全局模型解释方法。同时，系统地分析了模型面对对抗性攻击（Adversarial Attacks）时的脆弱性，并提供了防御性训练和模型验证框架，确保智能系统在真实、复杂环境中的决策可靠性。 第四部分：边缘计算与实时数据流处理 本部分将视角从中心化云端转向数据产生的第一线——边缘侧，探讨如何构建低延迟、高可靠的实时智能系统。 边缘计算架构与协同机制：定义了边缘计算（Edge Computing）的层次结构，并分析了从雾计算到精益边缘（Lean Edge）的演进趋势。重点阐述了边缘与云端之间任务卸载（Offloading）的决策模型，包括基于网络状态和计算能力的实时优化算法。 面向物联网（IoT）的数据采集与清洗：针对海量、异构的IoT传感器数据，介绍了高效的数据采集协议（如MQTT、CoAP）和时间序列数据库的选型与优化。强调了在资源受限的边缘节点上进行初步数据清洗、异常检测和特征提取的技术实现。 实时流处理引擎与复杂事件处理（CEP）：深入剖析了Kafka、Pulsar等分布式消息队列在构建高吞吐量数据管道中的作用。详细介绍了Apache Flink、Spark Streaming等流处理框架的窗口机制、状态管理和容错恢复机制，并展示了如何利用CEP技术实时识别复杂数据模式和触发业务响应。 本书内容覆盖面广，技术深度高，适合作为高等院校相关专业（如计算机科学、电子工程、信息安全）的研究生教材或高阶参考书。同时，对于致力于构建下一代高性能、高智能、高弹性的信息基础设施的行业专业人士，本书提供了宝贵的理论指导和实践洞察。
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