簡體書拿來曬2本75折 詳見活動內容 »
-
VIP 95折
編譯原理, 2/e (Compilers : Principles, Techniques, and Tools, 2/e)$534$507 -
VIP 95折
深度學習之 TensorFlow:入門、原理與進階實戰$594$564 -
85折
$402Essential C++ (簡體中文版) -
VIP 95折
TCP/IP 詳解 (捲1):協議 (TCP/IP Illustrated, Volume 1 : The Protocols, 2/e)$774$735 -
85折
$402Go 並發編程實戰, 2/e -
VIP 95折
機器人學導論, 4/e (Introduction to Robotics: Mechanics and Control, 4/e)$474$450 -
85折
$402深入淺出 Vue.js -
85折
$351實用機器學習 (Real-world Machine Learning) -
85折
$504深度探索 C++ 對像模型 (Inside the C++ Object Model) -
85折
$300區塊鏈項目開發指南 -
85折
$402原子教你玩 STM32 (庫函數版第2版) -
85折
$402Spring Security 實戰 -
85折
$611嵌入式 Linux 基礎教程, 2/e (Embedded Linux Primer: A Practical Real-World Approach, 2/e) -
85折
$504MySQL 技術內幕-InnoDB 存儲引擎, 2/e -
85折
$448PADS 9.5 實戰攻略與高速 PCB 設計 -
85折
$244基於 Bootstrap 和 Knockout.js 的 ASP.NET MVC 開發實戰 (ASP.Net MVC 5 with Bootstrap and Knockout.Js: Building Dynamic, Responsive Web Applications) -
85折
$265深入淺出 USB 系統開發 : 基於 ARM Cortex-M3 -
85折
$402Redis 設計與實現 -
VIP 95折
FPGA 原理和結構$354$336 -
VIP 95折
TCP/IP 網絡編程$474$450 -
50折
$207區塊鏈技術進階與實戰 -
85折
$657STM32F0 實戰:基於 HAL 庫開發 -
85折
$1,009自然語言處理綜論, 2/e (Speech and Language Processing, 2/e) -
85折
$351R 語言編程藝術 (The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design) -
85折
$453Spring Cloud 微服務實戰
商品描述
本書分為上中下三篇,圍繞直面安全風險挑戰、掌握分類分級要略、踐行安全保護措施三個層面入手,深入剖析了工業數據本質內涵、安全態勢,系統闡述了工業數據分類分級方法,切實解決了工業企業、工業因特網平臺企業面臨的不知何為工業數據、為何以及如何開展分類分級、如何做好工業數據安全保護等難題。本書強調實際指導意義,圍繞重點行業、典型企業,運用實際案例闡釋了工業數據分類分級管理與安全保護方法。本書為工業企業、工業因特網平臺企業提供了拿來能用、效果顯著的工業數據分類分級與安全保護策略,立足數據安全保護邁入有法可依、有法必依的新階段,在解決工業數據安全新命題、釋放工業數據價值新使命等方面具有極強的實踐意義。
目錄大綱
上篇危中尋機:直面工業數據安全風險挑戰
第1章本質內涵:數字經濟時代生產要素 003
1.1 工業數據的發展歷程和相關概念 003
1.2 工業數據的趨勢及特徵 008
1.3 工業數據的戰略定位 010
1.4 工業數據的應用 013
第2章安全態勢:工業數據安全角勢嚴峻 021
2.1 工業數據價值增加使其成為網絡攻擊重點目標 021
2.2 海量數據集中存儲引發數據安全級聯效應明顯 023
2.3 工業數據孤島現象制約數據共享和利用 024
2.4 企業管理手段缺失難以防範應對安全風險事件 024
第3章他山之石:國外工業數據安全政策 029
3.1 美國多點發力強化工業數據安全與管理 029
3.2 歐盟共同構建工業領域數據安全與共享“圈” 032
3.3 英國強調提高工業領域數據安全性與可用性 036
3.4 德國落實工業領域數據安全保護措施 037
3.5 其他國家發布工業領域數據安全保護法 040
第4章前方之路:堅持有法可依有法必依 043
4.1 《中華人民共和國網絡安全法》中的數據安全 043
4.2 《中華人民共和國數據安全法》中的數據安全 046
4.3 《關鍵信息基礎設施安全保護條例》中的數據安全 052
中篇夯實基礎:掌握工業數據分類分級要略
第5章必經之路:工業數據為何要“分” 057
5.1 摸清底數才能有的放矢 057
5.2 抓住重點才能控制全局 061
5.3 確定價值才能促進應用 066
第6章標識之策:工業數據如何“分類” 069
6.1 數據分類背景 069
6.2 工業數據分類原則 073
6.3 工業數據分類實施 074
第7章評價之法:工業數據如何“分級” 081
7.1 數據分級方法依據 081
7.2 數據分級考慮因素 089
7.3 數據分級評定實施 092
第8章實踐案例:試點企業“現身說法” 097
8.1 工業企業分類分級案例 097
8.2 平臺企業分類分級案例 102
下篇防患未然:踐行工業數據安全保護措施
第9章以製度標準立規矩:建立工業數據安全之基 109
9.1 數據管理要求 109
9.2 數據安全評估 114
9.3 應急處置要求 131
第10章以監測預警為入口:打造工業數據安全之眼 139
10.1 數據資產監測 139
10.2 數據產權溯源 145
10.3 數據跨境監測 154
第11章以生命週期為核心:形成工業數據安全之環 163
11.1 工業數據採集 165
11.2 工業數據傳輸 172
11.3 工業數據存儲 178
11.4 工業數據使用加工 182
11.5 工業數據交換 188
11.6 工業數據銷毀 194
第12章行業案例 199
12.1 採礦業:5G智慧工廠數據安全案例 199
12.2 能源化工行業:在石化企業數字化轉型背景下的
數據安全保護案例 211
12.3 鐵路行業:鐵路數據分類分級防護解決方案 215
12.4 智能製造行業:某製造企業工業數據安全服務平臺建設案例 221
12.5 核電能源行業:核電廠DCS數據安全案例 232
附錄 245
《中華人民共和國網絡安全法》 245
《中華人民共和國數據安全法》 260
《工業數據分類分級指南(試行)》 269
《工業和信息化領域數據安全管理辦法(試行)》 272
