• 工业互联网安全防护与展望
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工业互联网安全防护与展望

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作者陈雪鸿

出版社电子工业出版社

出版时间2022-07

版次1

装帧其他

货号9787121436161

上书时间2024-12-19

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   商品详情   

品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 陈雪鸿
  • 出版社 电子工业出版社
  • 出版时间 2022-07
  • 版次 1
  • ISBN 9787121436161
  • 定价 89.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 240页
  • 字数 205千字
【内容简介】
本书聚焦平台、标识、边缘计算、数据安全等热点问题,紧扣当前工业互联网安全发展的重点和焦点,立足国内,放眼全球,主要分工业互联网安全概述、工业互联网平台安全、工业互联网标识解析安全、工业互联网边缘计算安全、工业互联网数据安全5章,可为相关行业的政府部门、企事业单位、科研机构的人员等提供参考。
【作者简介】
陈雪鸿,高级工程师,国家工业信息安全发展研究中心标准质量处处长,中国电机学会能源互联网专委会委员,中国能源研究会智能发电专委会委员,IEEE PES电力系统通信与网络安全技术委员会(中国)信息与网络安全技术分委会副主席,大学生网络安全尖峰训练营就业导师。长期从事国家、电力等能源行业,工业和信息化领域网络安全政策、标准、管理、技术的研究与实施等工作,主持多个国家、省部级项目申报与建设工作。荣获2021年度电力科技创新奖一等奖,排名第一。主笔3项国家标准,参与10项国家标准编制,发表论文32篇,参与申请发明专利8项,软件著作权16项。

 

何小龙,正高级工程师,国家工业信息安全发展研究中心副主任,区块链技术与数据安全工业和信息化部重点实验室主任。长期从事工业和信息化领域科技、质量、品牌方面工作,熟悉国家科技发展、质量品牌方面的政策、规划和行业管理。近年来,从事工业信息安全、数字化转型和两化融合的理论与技术研究,先后主持工业和信息化部、中央网信办多项工业信息安全、大数据和工业互联网等方面的研究课题。

李俊,博士,正高级工程师,国家工业信息安全发展研究中心保障技术所所长,兼任国家工业信息安全发展研究中心科技委副主任、工业信息安全感知与评估技术工业和信息化部重点实验室副主任。长期从事工控安全、工业互联网安全、标识解析等方面技术研究与重大工程建设工作。近5年,牵头或作为主要完成人承担国家重点研发计划项目、工业转型升级、工业互联网创新发展工程等重大项目15项,发表学术论文34篇,主编技术著作1部,申请发明专利19项、软件著作权12项,获省部级科技奖励1项。
【目录】
第一章   工业互联网安全概述    001

一、工业互联网的概念    002

二、工业互联网安全的内涵    003

三、工业互联网安全威胁与脆弱性    005

四、本书涉及的安全内容    008

 

第二章   工业互联网平台安全    009

一、工业互联网平台的发展情况    010

二、工业互联网平台安全的防护现状    015

三、工业互联网平台安全的需求与边界    023

四、工业互联网平台安全参考框架    028

五、工业互联网平台安全的关键技术    045

六、工业互联网平台安全的发展展望    051

 

第三章   工业互联网标识解析安全    055

一、工业互联网标识解析概述    056

二、工业互联网标识解析安全现状与建设意义    064

三、工业互联网标识解析安全需求的特征和挑战    067

四、工业互联网标识解析安全框架    074

五、工业互联网标识解析安全关键技术    087

六、工业互联网标识解析安全的发展展望    095

 

第四章   工业互联网边缘计算安全    101

一、工业互联网边缘计算概述    102

二、工业互联网边缘计算安全的风险与挑战    110

三、工业互联网边缘计算安全防护    119

四、工业互联网边缘计算安全的未来展望    135

 

第五章   工业互联网数据安全    139

一、工业互联网数据的特征及重要性    140

二、全球工业互联网数据技术与产业发展概况    143

三、全球数据安全视角下的工业互联网数据安全

总体态势分析    150

四、我国工业互联网数据安全的现状与问题    157

五、工业互联网数据安全关键技术应用    161

六、工业互联网数据安全典型案例    174

七、工业互联网数据安全的发展展望    183

附录A  工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)    187

附录B  加强工业互联网安全工作的指导意见    211

附录C  工业互联网标识管理办法    221

附录D  工业数据分类分级指南    229
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