电子银行安全技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:张卓其

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2003-1

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787505382824

丛书系列:

图书标签:

• 电子银行
• 网络安全
• 金融科技
• 信息安全
• 风险管理
• 支付安全
• 数据安全
• 身份认证
• 安全技术
• 反欺诈

《数字时代的数据治理与隐私保护：从合规到创新实践》 图书简介 在信息技术以前所未有的速度重塑社会结构与商业模式的今天，数据已成为驱动经济增长与社会进步的核心资产。然而，伴随着海量数据的产生、流动与应用，如何有效地进行数据治理，确保数据在全生命周期内的合规使用、安全存储与合理流通，同时尊重并保护个体的隐私权，成为了摆在所有组织，无论是政府机构、金融实体还是科技企业面前的严峻挑战。本书《数字时代的数据治理与隐私保护：从合规到创新实践》，正是基于这一时代命题，深入剖析当前全球数据治理的复杂图景、核心挑战、关键技术路径以及未来发展趋势，旨在为数据管理者、合规官、技术架构师及政策制定者提供一套全面、系统且具有实操指导意义的框架与工具集。 本书的结构设计遵循“理论基础—现状分析—核心实践—前沿展望”的逻辑主线，力求内容既有深度又有广度。 第一部分：数据治理的理论基石与宏观图景 本部分首先奠定了理解数据治理的理论基础。我们探讨了数据治理的本质——它不仅仅是技术问题，更是组织文化、流程设计和战略决策的综合体现。我们将“数据治理”与“数据管理”进行明确区分，并引入“数据资产化”的视角，强调数据作为战略资源的价值。 接着，我们对全球主要的数据治理框架和法律法规进行了细致的梳理和比较。这包括欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）所确立的“以原则为基础”的严格监管模式，美国在联邦和州层面的碎片化但快速演进的隐私立法（如CCPA/CPRA），以及中国在数据安全和个人信息保护方面的本土化实践（如《数据安全法》、《个人信息保护法》）。本书侧重分析不同法规体系下的核心要求差异，特别是对于数据跨境流动、自动化决策的限制，以及赋予数据主体的权利（如访问权、被遗忘权、可携权）的具体落地机制。我们不仅仅罗列条文，更侧重于解析这些法律对企业运营模式、系统设计和风险管理带来的实质性冲击与合规路径选择。 第二部分：数据治理的核心支柱——质量、标准与生命周期管理 高质量的数据是有效治理的前提。本部分深入探讨了数据质量管理的实践。我们界定了数据质量的六大维度（准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和唯一性），并详细介绍了如何通过数据标准体系的建立，实现数据的“一源一码”。内容涵盖了从数据源头的验证、数据清洗流程的设计、到数据质量监控平台的搭建的全过程。我们强调，数据质量并非一次性项目，而是需要嵌入到业务流程中的持续改进机制。 此外，本书对数据生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）进行了全面的论述。从数据的采集与生成，到存储、使用、共享、归档，直至最终的销毁，每一个阶段都需要明确的策略和技术支撑。我们详细阐述了如何根据数据的敏感级别和法律要求，设计差异化的存储策略（热数据、温数据、冷数据），以及如何在数据生命周期的不同阶段应用数据脱敏、匿名化和假名化技术，以最小化潜在风险。 第三部分：隐私保护的技术路径与架构重塑 这是本书最为核心且技术密集的部分。我们探讨了在合规性要求日益提高的背景下，如何通过前沿技术手段实现“隐私增强技术”（Privacy-Enhancing Technologies, PETs）的落地。 我们详细解析了差分隐私（Differential Privacy, DP）的原理、实施模型（如同步与异步机制）及其在聚合分析中的应用，帮助读者理解如何在不牺牲数据分析价值的前提下，为统计结果提供数学上的隐私保护保证。 其次，同态加密（Homomorphic Encryption, HE）被视为未来隐私计算的“圣杯”之一。本书不仅解释了全同态、半同态的概念，更侧重于探讨当前HE在特定场景（如安全多方计算、敏感数据联合建模）下的性能瓶颈与优化策略。我们分析了如何平衡加密强度与计算开销，使其在实际业务流程中具备可行性。 再者，联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种分布式机器学习范式，因其“数据不动模型动”的特性，在数据孤岛问题中展现出巨大潜力。本书深入剖析了FL的架构（中心化与去中心化）、安全挑战（如梯度泄露攻击）以及如何结合安全聚合（Secure Aggregation）技术来抵御恶意参与者的干扰。 最后，本书将数据治理与系统安全架构深度融合。我们讨论了零信任架构（Zero Trust Architecture）在数据访问控制中的应用，以及如何通过数据血缘（Data Lineage）工具，构建端到端的可追溯性，确保每一次数据操作都符合预设的治理策略和监管要求。 第四部分：组织变革、风险管理与未来展望 优秀的数据治理需要自上而下的组织承诺和流程再造。本部分聚焦于“人、流程、技术”三位一体的实施路径。我们提供了建立数据治理委员会（DGC）、定义数据所有者（Data Owner）和数据管家（Data Steward）角色的操作指南。同时，本书强调了数据伦理在治理体系中的战略地位，讨论了如何利用可解释人工智能（XAI）工具来增强决策的透明度，避免算法偏见和歧视性结果。 风险管理层面，本书详细介绍了如何构建数据风险指标体系（Data Risk Metrics），并介绍了应对数据泄露事件的应急响应框架。我们分析了第三方数据共享中的风险控制，包括如何设计健壮的数据使用协议和审计机制。 展望未来，本书探讨了如去中心化身份（DID）、区块链在数据存证与溯源中的潜力，以及合成数据（Synthetic Data）作为替代敏感生产数据的未来趋势。我们认为，未来的数据治理将是一个动态的、自适应的生态系统，技术创新与监管完善将相互促进，最终实现数据价值的最大化与个体权利的充分保障。 本书的目标读者 本书面向企业高层管理者、首席信息官（CIO）、首席风险官（CRO）、数据合规专员、数据科学家、信息安全专家，以及所有对如何在数字经济中构建负责任、可持续的数据战略感兴趣的专业人士。它不仅是理论参考，更是将复杂的数据治理要求转化为可执行技术方案的实用手册。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆