Information Security Theory and Practices. Smart Devices, Convergence and Next Generation Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Onieva, Jose A. (EDT)/ Sauveron, Damien (EDT)/ Chaumette, Serge (EDT)/ Gollmann, Dieter (EDT)/ Marka

出品人:

页数:172

译者:

出版时间:

价格:919.00 元

装帧:

isbn号码:9783540799658

丛书系列:

图书标签:

• 信息安全
• 网络安全
• 智能设备
• 物联网安全
• 下一代网络
• 安全理论
• 安全实践
• 网络融合
• 通信安全
• 数据安全

好的，以下是为您撰写的一份关于《信息安全理论与实践：智能设备、融合与下一代网络》之外的其他主题的图书简介，内容力求详实，避免任何可能被视为AI痕迹的表述。 --- 《数据治理与合规：数字时代的信任构建与风险管理》 （Data Governance and Compliance: Building Trust and Managing Risk in the Digital Age） 内容简介： 在当今以数据为核心驱动力的商业环境中，数据已不再仅仅是资产，更是企业运营、创新乃至生存的基石。然而，伴随数据价值的飙升，其背后的复杂性、潜在风险以及日益严苛的监管要求，对组织构成了前所未有的挑战。《数据治理与合规：数字时代的信任构建与风险管理》一书深入剖析了在海量、异构数据流中实现有效管理和确保法律合规的理论框架与实操路径。本书旨在为企业高管、数据官（CDO）、合规经理以及IT专业人士提供一套全面、系统的指南，以应对当前数据生态中最为棘手的治理难题。 第一部分：数据治理的战略基石与理论框架 本书的开篇部分致力于奠定坚实的理论基础。我们首先探讨了数据治理的本质及其在现代企业战略中的核心地位。数据治理不再是孤立的IT职能，而是跨越业务、法律、技术和运营的企业级协同机制。本部分详细阐述了构建有效数据治理框架的必要要素，包括明确的组织结构（如数据治理委员会、数据所有者、数据管家角色的界定）、政策与标准的制定流程，以及如何将治理目标与企业的商业价值紧密对齐。 特别关注的议题包括：如何设计一个既能促进数据共享与创新，又能有效控制风险的治理模型？我们深入分析了数据质量管理（DQM）的生命周期方法论，从数据源的识别、清洗、监控到持续改进，确保数据的准确性、一致性、完整性和时效性。此外，本书还探讨了元数据管理的重要性，将元数据视为“数据的数据”，阐明如何利用技术手段建立全面的数据血缘（Data Lineage）和业务术语表（Business Glossary），从而增强数据透明度和可信度。 第二部分：全球合规环境的深度解析与实施策略 随着数据跨境流动和隐私保护意识的提升，全球合规图景变得极其复杂。《数据治理与合规》投入大量篇幅，系统解析了当前全球范围内最具影响力的关键法规，并提供了针对性的合规落地策略。 核心分析对象包括： 1. 通用数据保护条例（GDPR）的精髓与影响： 不仅涵盖了数据主体权利、合法处理基础和跨境传输机制，更侧重于“设计即隐私”（Privacy by Design）和“默认隐私”（Privacy by Default）原则如何在系统架构和业务流程中得以体现。 2. 特定区域与行业法规： 针对如《加州消费者隐私法案》（CCPA/CPRA）、《中国个人信息保护法》（PIPL）等前沿法规，探讨了不同司法管辖区对个人信息处理的差异化要求，以及企业如何建立统一的全球合规基线。 3. 行业特定标准： 深入探讨金融服务业的巴塞尔协议（Basel）对数据风险管理的要求，以及医疗保健领域的健康保险流通与责任法案（HIPAA）在数据安全和可访问性方面的具体约束。 本书强调，合规并非终点，而是持续的过程。我们介绍了一套“风险驱动的合规验证”体系，通过定期的合规审计、影响评估（DPIA/PIA）和自动化监控工具的应用，将合规要求嵌入日常运营，变被动响应为主动防御。 第三部分：数据安全、伦理与信任的融合实践 纯粹的治理与合规若脱离了技术实现和伦理考量，终将成为纸上谈兵。第三部分聚焦于如何利用先进技术强化数据保护，并将企业伦理融入数据生命周期的每一个环节。 在技术层面，本书详细介绍了数据安全治理的最新趋势。这包括对敏感数据进行精确的分类与标记，实施基于角色的访问控制（RBAC）和更细粒度的属性访问控制（ABAC）。此外，我们探讨了隐私增强技术（PETs）的应用前景，如同态加密、安全多方计算和联邦学习，如何在不暴露原始数据的前提下实现数据价值挖掘。 更重要的是，本书将讨论提升到数据伦理的高度。在人工智能日益普及的背景下，数据偏见（Bias）、公平性（Fairness）和透明度（Transparency）成为治理的新前沿。我们指导读者如何建立AI伦理委员会，制定数据使用的“红线”，确保数据驱动的决策过程是负责任且可问责的。通过建立强大的数据伦理文化，组织能够真正构建起外部客户和内部利益相关者的数字信任。 结论：构建面向未来的韧性数据组织 《数据治理与合规：数字时代的信任构建与风险管理》最终描绘了一个蓝图：一个具备高度数据韧性的组织，不仅能够从容应对瞬息万变的监管挑战，更能将高效、安全、合规的数据管理转化为可持续的竞争优势。本书不仅是操作手册，更是驱动组织迈向数据成熟度高级阶段的战略指南。 --- 目标读者： 首席数据官（CDO）、首席信息官（CIO） 数据治理与质量团队负责人 合规与法务部门高级经理 数据安全架构师与隐私官（CPO） 对企业级数据战略感兴趣的研究人员与咨询顾问

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