大数据时代的智慧城市与信息安全

**部分 大数据驱动下的智慧城市 第1章 大数据升级城市智慧 1.1 城市病与信息化机遇 1.1.1 城市化带来的挑战 1.1.2 智慧城市的应运而生 1.1.3 大数据城市发展的新引擎 1.2 大数据未来智慧城市建设 1.2.1 城市治理能力现代化 1.2.2 大数据构建民生服务新体系 1.2.3 大数据开启企业创新发展新格局 1.2.4 大数据让城市生活更加智能 1.3 智慧城市数据大脑建设 1.3.1 城市物联网建设 1.3.2 移动互联网、下一代互联网建设 1.3.3 基于云计算的城市数据大脑建设 1.3.4 大数据驱动下的城市智能化管理 1.4 城市无处不在的网络威胁 1.4.1 信息化发展与网络的博弈 1.4.2 愈演愈烈的网络违法犯罪 1.4.3 网络是智慧城市健康发展的基石 部分 大数据时代智慧城市“数据大脑”的建设 第2章 城市“数据大脑”的感知系统——物联网 2.1 智慧城市的物联网应用及发展 2.1.1 城市能源管理 2.1.2 居住环境 2.1.3 城市生活、工业废弃物管理 2.1.4 城市交通管理 2.1.5 城市应急与执法管理 2.1.6 物联网的发展方向 2.2 物联网威胁 2.2.1 物联网威胁大事件 2.2.2 物联网威胁分析 2.3 物联网治理 2.3.1 智慧城市下的物联网治理概述 2.3.2 物联网目标及防护原则 2.3.3 全球物联网防御策略 2.3.4 我国物联网标准 2.3.5 物联网层次结构及模型 2.3.6 物联网关键技术 2.3.7 物联网的体系设计 第3章 城市“数据大脑”的中枢神经系统——云计算 3.1 云计算是城市数据大脑的核心 3.2 云计算的威胁与挑战 3.2.1 云计算威胁 3.2.2 云计算平台侧面临的威胁 3.2.3 云计算租户侧面临的威胁 3.3 云计算的防护实践 3.3.1 云体防护目标与原则 3.3.2 云体防护设计思路 3.3.3 面向云平台侧体系 3.3.4 面向云租户侧体系 第4章 城市“数据大脑”的智慧源泉——数据资源 4.1 智慧城市的数据资源 4.1.1 智慧城市数据资源的特点 4.1.2 智慧城市数据资源管理的关键问题 4.2 智慧城市数据资源面临的风险 4.3 智慧城市数据防护思路 4.3.1 数据的原则和策略 4.3.2体防护思路 4.3.3 控制措施 4.4 智慧城市数据防护实践 4.4.1 安恒大数据实践 4.4.2 阿里云大数据实践 4.4.3 华为大数据实践 4.4.4 京东大数据实践 4.4.5 中国移动大数据实践 4.4.6 IBM大数据实践 第5章 城市“数据大脑”的动力系统——工业互联网 5.1 工业互联网是城市的动力保障 5.1.1 工业互联网基本情况 5.1.2 工业互联网发展现状 5.1.3 工业互联网与智慧城市 5.2 工业互联网威胁与挑战 5.2.1 工业互联网面临的问题 5.2.2 工业互联网带来的挑战 5.3 工业互联网防护体系与实践 5.3.1 国外防护实践 5.3.2 防护整体方案 第6章 城市“数据大脑”的底线——个人信息和隐私保护 6.1 个人信息与隐私 6.1.1 个人信息的概念 6.1.2 个人信息的分类 6.1.3 个人信息、个人数据和隐私的关系 6.2 国外个人信息与隐私保护实践 6.2.1 个人信息保护的法律模式 6.2.2 个人信息保护的立法原则 6.2.3 美国的个人隐私保护 6.2.4 欧盟的个人隐私保护 6.3 我国网络法与个人信息保护 第7章 区块链技术助力智慧城市创新发展 7.1 日益兴起的新技术——区块链 7.1.1 区块链技术的发展 7.1.2 区块链的概念 7.1.3 区块链技术的特点 7.2 目前智慧城市建设中面临的问题 7.3 使用区块链技术解决智慧城市中的问题 7.3.1 区块链在智慧城市中的基础应用 7.3.2 区块链在智慧城市中应用的新研究 第三部分 数据驱动，助智慧腾飞 第8章 什么是大数据分析 8.1 数据采集是一切的食粮 8.1.1 数据是智慧城市的核心资源 8.1.2 数据采集的特点 8.1.3 数据采集的设计 8.1.4 建设智慧城市数据中心 8.2 小数据是试验田 8.2.1 小数据的价值 8.2.2 数据分析的实验技能 8.2.3 小数据的局限 8.2.4 从小数据走向大数据 8.3 秒级实时分析大数据，真的吗？ 8.3.1 天下，唯快不破 8.3.2 实时大数据交互式分析的心法 8.3.3 让实时大数据交互式分析用上大索引利器 8.3.4 智慧城市中必不可少的实时大数据交互式分析 8.4 分布式计算不是简单的1+1=2 8.4.1 分布式计算的概念与发展 8.4.2 Map-reduce计算框架解析 8.4.3 分布式计算环境下各种组件的相互协调作用 8.4.4 分布式计算 8.5 深度学深 8.5.1 深度学及历史回顾 8.5.2 何为深，深为何 8.5.3 深度学慧城市中的应用 8.6 大数据技术助推人工智能 8.6.1 人工智能的前世今生 8.6.2 大数据和人工智能的关系 第9章 大数据分析在网络中的应用 9.1 大数据是手段不是目的 9.2 大数据是网络的未来 9.3 大数据态势感知保护关键网络应用 9.3.1 大数据态势感知是攻防分析，不是“地图炮” 9.3.2 大数据态势感知是能力落地，不是“看热闹” 9.3.3 大数据态势感知是智能中心，不是“数据杂烩” 9.3.4 态势感知是手段，核心应用才是关键 9.4 大数据建模防御数据泄漏和窃取 9.4.1 传统数据防泄漏方案分析 9.4.2 大数据建模防数据泄漏方案 9.5 利用大数据分行反欺诈 9.5.1 诈骗与反欺诈 9.5.2 电信反欺诈 9.5.3 金融反欺诈 9.6 借助大数据分析技术保障电子邮件 第10章 大数据与云计算融合下的新一代防护技术 10.1 网络空间信息普查和风险感知 10.1.1 网络空间元素探测与底图建设 10.1.2 漏洞探查与验证 10.1.3 0day漏洞识别与预警技术 10.1.4 事件感知技术 10.1.5 对暗链的识别技术 10.1.6 基于大数据的钓鱼攻击识别技术 10.1.7 多线路网站服务质量监测 10.1.8 多维度态势感知分析技术 10.1.9 网络事件专题分析 10.2 基于机器学端防护 10.2.1 基于页面镜像的篡改防护与在线技术 10.2.2 漏洞识别与虚拟补丁技术 10.2.3 基于大数据技术的攻击识别与防护 10.2.4 协同防护技术 第11章 培养网安人才助推网络强国战略 11.1 大数据时代网络人才现状 11.1.1 大数据时代网络空间人才需求缺口巨大 11.1.2 普通高校与高等职业院校的网络教学未成体系 11.1.3 网络空间人才继续教育混乱而流于形式 11.2 网络空间人才培养和教育的困惑 11.2.1 网络空间需要怎么样的人才 11.2.2 完善人才教育体系含哪些方面 11.2.3 校企合作培养网络空间人才 11.2.4 培养网络人才应坚持哪些导向 11.3 网络空间人才培养和教育发展的探索 11.3.1 高校教育：建设国家网络空间学院 11.3.2 在职教育：坚持创新、丰富实践、适应需求 11.3.3 产学研结合：网络空间人才培养与教育的创新模式 11.4 他山之石：他国网络空间人才培养与教育观 11.4.1 美国网络空间人才培养和教育趋势探析 11.4.2 英国网络空间人才培养和教育趋势探析 11.4.3 其他国家网络空间人才培养和教育趋势探析 11.5 基于实验室的大数据人才培养 11.5.1 大数据时代网络空间人才的特点 11.5.2 大数据时代网络空间人才培养的目标 11.5.3 大数据时代网络空间人才培养方式 11.5.4 大数据时代网络空间人才选拔模式 第四部分 经典案例 第12章 案例分享 12.1 某市政务数据保障体系规划项目 12.1.1 项目背景 12.1.2 项目必要 12.1.3 存在的主要问题 12.1.4 建设内容 12.1.5 项目 12.2 大数据智能平台助力某金融机构构建网络体系 12.2.1 项目背景 12.2.2 项目建设内容 12.2.3 项目成效 12.3 某城市级云运营服务案例 12.3.1 案例背景 12.3.2 解决方案 12.3.3 值 12.4 某市平安城市案例 12.4.1 项目背景 12.4.2 平安城市建设面临的问题及需求 12.4.3 对策与措施 12.4.4 项目成效 12.5 涉众型金融风险监测预警处置实践 12.5.1 背景 12.5.2 涉众型经济犯罪的现状与问题 12.5.3 对策与措施 12.5.4 应用成效 12.6 某电厂工控网络和信息防护体系建设 12.6.1 背景 12.6.2 电厂建设面临的威胁 12.6.3 对策与措施 12.7 某市康养之都智慧城市建设案例 12.7.1 背景 12.7.2 建设目标 12.7.3 建设内容 12.7.4 创新 12.8 教育行业网络综合整治案例 12.8.1 背景 12.8.2 治乱解决方案 12.8.3 堵漏解决方案 12.9 某市智慧建设案例