大数据时代的云安全
2020-04-15 15:20:39 0 举报AI智能生成
大数据时代的云安全
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大纲/内容
第4部分 大数据时代的云安全实践与展望
15 大数据时代的云安全实践
15.1 政府的云安全实践
15.1.1 政府部门大数据应用现状
15.1.2 政府部门大数据应用面临的安全问题
15.1.3 政府部门的云安全实践
15.2 企业的云安全实践
15.2.1 企业在云环境下的数据安全现状
15.2.2 企业在云环境下的数据安全分析
15.2.3 企业在云环境下的数据隐私保护
15.2.4 企业在云环境下数据基础设施的安全实践
15.3 服务提供商的云安全实践
15.3.1 服务提供商大数据安全现状
15.3.2 服务提供商面临的云安全问题
15.3.3 主要云服务提供商
15.4 运营商的云安全实践
15.4.1 运营商的大数据安全现状
15.4.2 运营商的大数据安全重点
15.4.3 运营商的大数据安全战略
16 大数据时代的云安全展望
16.1 大数据时代云安全现状
16.1.1 云计算安全标准研究现状
16.1.2 云计算安全技术研究现状
16.2 大数据时代云安全发展趋势
16.2.1 下一代防火墙的智能化
16.2.2 移动云计算
16.2.3 加密和密钥管理算法
16.2.4 Adhoc云
16.2.5 数据溯源技术与隐私保护的平衡
附录1：术语定义
附录2：名词解释
第1部分 大数据概论
1 大数据的基础
1.1 大数据的定义与特征
1.1.1 定义
1.1.2 特征
1.2 大数据的来源
1.3 大数据的现状与发展
1.3.1 国外产业现状
1.3.2 国内产业现状
1.3.3 发展趋势
1.4 大数据的主要应用
1.4.1 医疗行业
1.4.2 电子商务
1.4.3 电信行业
1.4.4 金融行业
1.5 大数据的相关标准组织
1.5.1 ISO/IEC JTC1 SC32
1.5.2 ISO/IEC JTC1 SG2
1.5.3 NIST
1.5.4 国内标准化工作进展
2 大数据应用架构及关键技术
2.1 大数据应用架构
2.1.1 MapReduce
2.1.2 Hadoop
2.1.3 Spark
2.2 大数据处理技术
2.3 大数据存储技术
2.4 大数据应用技术
3 大数据热点问题研究
3.1 大数据存储管理与索引查询
3.1.1 大数据存储管理
3.1.2 大数据索引查询
3.2 Hadoop性能优化问题
3.3 图数据并行计算模型和框架
3.3.1 MapReduce模型
3.3.2 非MapReduce模型
3.4 并行化机器学习和数据挖掘算法
3.4.1 记数分布算法
3.4.2 数据分布算法
3.4.3 有限差分算法
3.5 Web信息挖掘和检索
3.5.1 数据模型
3.5.2 查询语言
3.5.3 Web文档页的数据抽取
3.6 大数据可视化计算与分析
4 大数据时代的安全风险
4.1 大数据时代的安全形势
4.1.1 个体层面
4.1.2 企业层面
4.1.3 国家层面
4.2 大数据时代面临的安全威胁
4.3 大数据时代的安全需求
第2部分 大数据与云计算
5 云计算概述
5.1 云计算的概念
5.1.1 云计算的定义
5.1.2 云计算主要特点
5.1.3 云计算部署模式
5.1.4 云计算服务模式
5.2 云计算的发展背景
5.3 云计算的基础架构
5.3.1 云计算基础架构
5.3.2 核心服务层
5.3.3 服务管理层
5.3.4 用户访问接口层
5.4 云计算的相关组织
5.4.1 国内云计算组织现状
5.4.2 国际云计算组织现状
6 云计算与大数据的相关技术
6.1 云计算与大数据
6.2 一致性哈希算法
6.2.1 基本场景
6.2.2 Hash算法和单调性
6.2.3 一致性哈希算法的原理
6.2.4 虚拟节点
6.3 非关系型数据库
6.3.1 关系型数据库的局限性
6.3.2 非关系型数据库
6.3.3 非关系型数据库的优势
6.4 集群高速通信标准
6.5 云计算的大数据集群特性
7 基于云计算的大数据应用——物联网
7.1 物联网的基本概念以及与云计算的关系
7.2 物联网的体系结构
7.3 物联网的关键技术
7.3.1 射频识别技术
7.3.2 传感器技术
7.3.3 通信技术
7.4 物联网的应用
7.5 物联网与大数据
8 基于云计算的大数据应用—智慧城市
8.1 智慧城市的定义以及与云计算的关系
8.2 智慧城市的体系结构
8.3 智慧城市涉及的关键技术
8.4 智慧城市规划与建设
8.5 智慧城市与大数据
第3部分 大数据与云安全
9 云安全概述
9.1 云安全的定义
9.2 云安全风险
9.2.1 云安全技术风险
9.2.2 云计算管理风险
9.2.3 云计算法律风险
9.2.4 云计算其他风险
9.3 云安全要素
9.3.1 可信云计算
9.3.2 安全防护技术
9.3.3 安全的管理制度
9.3.4 问责制
9.4 云安全相关标准机构及其研究进展
9.4.1 ITU云计算安全标准及工作进展
9.4.2 CSA云计算安全标准工作进展
9.4.3 NIST云计算安全标准工作进展
9.4.4 ISO/IEC JTC1/SC27云计算安全标准工作进展
9.4.5 CCSA云计算安全标准工作进展
10 传统安全与云安全的关系
10.1 传统安全概述
10.2 传统安全与云安全的关联
10.2.1 云安全沿袭传统安全
10.2.2 云安全超越传统安全
10.3 传统安全与云安全的区别
10.3.1 保护重点的不同
10.3.2 安全技术的不同
10.3.3 保护的规模不同
10.3.4 未来的发展趋势
10.4 传统安全向云安全的演进
10.4.1 云计算的普及
10.4.2 云安全关键技术的突破
10.4.3 业界统一标准的制定和推广
11 云安全架构及关键技术
11.1 云安全目标与原则
11.2 云安全体系架构设计
11.2.1 云安全架构的基础
11.2.2 各组成部分描述
11.3 云安全体系架构的实现
11.3.1 用户层
11.3.2 云服务提供层
11.3.3 云虚拟层
11.3.4 物理资源层
11.4 安全云服务
11.4.1 安全云定义
11.4.2 安全云特征
11.4.3 安全云关键技术
12 云安全架构下的大数据安全
12.1 大数据安全与云安全的关系
12.1.1 大数据安全的需求
12.1.2 云安全保障大数据安全
12.2 大数据的集成安全与云平台保障技术
12.2.1 大数据来源安全所面临的挑战
12.2.2 云平台的保障技术
12.3 大数据的存储安全与云平台保障技术
12.3.1 大数据存储安全所面临的挑战
12.3.2 云平台的保障技术
12.4 大数据的处理安全与云平台保障技术
12.4.1 大数据处理安全所面临的挑战
12.4.2 云平台的保障技术
12.5 大数据的访问安全与云平台保障技术
12.5.1 大数据访问控制所面临的挑战
12.5.2 云平台的保障技术
12.6 大数据的隐私保护问题与云平台保障技术
12.6.1 大数据隐私保护所面临的挑战
12.6.2 云平台的保障技术
12.7 大数据的安全性与云平台的保障技术
12.7.1 完整性及保障技术
12.7.2 保密性及保障技术
12.7.3 可用性及保障技术
12.8 大数据与安全即服务
12.8.1 含义
12.8.2 基于大数据的威胁发现技术
12.8.3 基于大数据的认证技术
12.8.4 基于大数据的真实性分析技术
13 基于云安全架构的物联网安全
13.1 物联网信息安全风险
13.1.1 感知层信息安全风险
13.1.2 网络层信息安全风险
13.1.3 应用层信息安全风险
13.1.4 大数据时代的数据安全风险
13.2 物联网信息安全需求
13.2.1 感知层信息安全需求
13.2.2 网络层信息安全需求
13.2.3 应用层信息安全需求
13.2.4 大数据时代的数据安全需求
13.3 物联网信息安全保障
13.3.1 感知层信息安全保障
13.3.2 网络层信息安全保障
13.3.3 应用层信息安全保障
13.4 物联网信息安全标准及组织
13.4.1 国际信息技术标准化组织
13.4.2 中国信息安全标准
13.4.3 中国国家物联网标准组织
13.5 云安全架构下的物联网安全
13.5.1 物联网应用的发展趋势
13.5.2 云计算环境下物联网的安全问题分析
13.5.3 云安全架构下物联网的安全保障
14 基于云安全架构的智慧城市安全
14.1 智慧城市信息安全风险
14.2 智慧城市信息安全需求
14.2.1 物联化的安全需求
14.2.2 互联化的安全需求
14.2.3 智能化的安全需求
14.3 智慧城市信息安全保障
14.4 云安全架构下的智慧城市安全
14.4.1 智慧城市的发展趋势
14.4.2 云计算环境下智慧城市的安全问题
14.4.3 云安全架构下的智慧城市安全
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