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数据大泄漏:隐私保护危机与数据安全机遇 版权信息
- ISBN：9787111682271
- 条形码：9787111682271 ; 978-7-111-68227-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据大泄漏:隐私保护危机与数据安全机遇 本书特色
适读人群 ：网络空间安全领域的研究人员和从业人员，以及高校网络安全和信息安全专业的学生。
数据大泄漏:隐私保护危机与数据安全机遇 内容简介
数据泄漏会影响组织的经济、浪费资源、破坏组织的声誉。世界上的每个组织都有遭受数据泄漏的风险，因此开发出有效的、可扩展的策略来管理数据泄漏是至关重要的。本书介绍了真实的企业数据泄漏案例，读者在了解这些案例的过程中，会深刻地明白，为什么数据等于风险，影响数据泄漏的五个因素，数据泄漏为何是危机也是机遇，数据泄漏响应模型DRAMA的含义，常见的数据泄漏，针对特定行业的数据泄漏的响应策略，以及技术供应链上的风险转移。 本书的目标读者本书对参与数据泄漏响应的以下人员非常有价值：高管和担心数据泄漏的IT人员。遭受数据泄漏的组织的员工。涉及数据泄漏准备、响应的数字取证研究人员和事件响应团队成员。信息安全专业人员。负责网络安全事件预防和响应的IT顾问。学习数据泄漏管理课程的学生。任何担心被入侵或受到数据泄漏影响的人。本书的组织方式本书为数据泄漏管理和响应提供了坚实而实用的知识基础。 以下是各章的摘要： 第1章 实际报告的数据泄漏事件的数量仅占实际发生的数据泄漏事件数量的一小部分，受管辖权、行业和其他因素的影响，即使是数据泄漏的定义也悬而未决。在该章中，我们将建立数据泄漏的通用术语，并探讨检测和衡量问题所涉及的挑战。 第2章 数据是有害材料。存储、处理或传输数据会给组织带来风险。为了有效地管理风险，安全专业人员必须了解导致数据泄漏风险的特定因素。在这里，我们将介绍五个数据泄漏风险因素，并讨论现代数据经济的崛起如何导致数据泄漏风险急剧上升。*后，我们将提供通过*小化和控制数据来降低风险的高级技巧。 第3章 数据泄漏是危机，应进行相应的处理。当数据泄漏使人头疼时，传统的NIST事件响应模型的价值就很有限了。因此，我们引入了危机管理模型，并展示了如何将其应用于数据泄漏响应中。我们将以易速传真公司的数据泄漏事件为例，说明危机沟通的重要性，并讨论在数据泄漏情况下*小化声誉损失的策略。*后，我们将以优步公司的泄漏事件为例，研究与通知相关的问题，*后给出一份便利的危机沟通技巧清单。 第4章 “数据泄漏”一词诞生于2005年，当时臭名昭著的ChoicePoint公司泄漏事件成为大众关注的焦点。在该章中，以ChoicePoint公司泄漏事件为例，我们介绍了一个数据泄漏响应模型，称为DRAMA。这为数据泄漏响应提供了一个灵活、易于记忆的框架。 第5章 为了有效地防止和应对数据泄漏，安全专业人员需要了解犯罪分子寻求的数据类型以及原因。欺诈和转售（通过暗网）助长了早期的数据泄漏，并催生了现在仍然影响着我们的法规的建立。在该章中，我们将探讨暗网的内部工作原理，包括公钥加密、洋葱路由和加密货币等。我们将介绍在暗网上进行买卖的热门数据，包括个人身份信息、支付卡卡号、医疗记录、密码等。 第6章 支付卡泄漏事件可能非常复杂，并可能导致长达数年的诉讼。它的影响通常是广泛的，涉及商家、消费者、银行、支付处理商、信用卡品牌等。在该章中，我们将以TJX泄漏事件为例探索支付卡泄漏的责任和影响，并讨论支付卡行业（PCI）标准的影响。 第7章 美国塔吉特（Target）公司泄漏事件是历史上著名的数据泄漏事件之一，这很大程度上是因为它是数据泄漏响应*佳实践的典范。当时，支付卡泄漏事件很普遍，零售商处于困境之中。犯罪分子已经开发出精密的工具来攻击网络和目标零售商，以便从销售点系统中窃取支付卡数据。在该章中，我们将从技术层面和危机沟通方面研究从塔吉特公司泄漏事件中吸取的教训。*后，我们将探讨其影响，包括随后推出的加密芯片（EMV）卡。 第8章 科技是全社会各个方面的基础，它通过庞大、复杂的网络将供应商与其客户联系在一起。供应商的安全风险可能会扩散到客户身上，有时会导致广泛的数据泄漏。在该章中，我们将讨论由于服务提供商访问客户的IT资源和数据而导致的风险转移。然后，我们将分析整个技术供应链（包括软件和硬件供应商）中引入的风险，并提供使数据泄漏风险*小化的技巧。 第9章 健康信息是高度敏感的，也受到了罪犯的重视，犯罪分子可以使用它们进行身份盗窃、保险欺诈、药品欺诈、勒索和许多其他犯罪。因此，医疗保健提供者和业务伙伴必须遵守*严格的数据泄漏法规，包括健康保险可携性与责任法案（HIPAA）。在该章中，我们将深入研究美国HIPAA法规的相关部分，这些法规定义了针对某些与健康信息相关的泄漏行为的预防和响应要求。然后，我们将分析仅限于医疗保健环境的挑战，并讨论数据如何“逃脱”HIPAA/HITECH法规或“绕过”它们。*后，我们将列举数据泄漏的负面影响，并说明从处理医疗事故中吸取的经验教训也可以帮助我们解决数据泄漏问题。 第10章 数据曝光已成为各种组织的主要风险。出于各种目的，比如黑客行为、举报等，失窃数据被有意地公开了。在该章中，我们将讨论与曝光有关的关键策略和技术。特别是，我们将展示维基解密（WikiLeaks）是如何引入一种用于托管和分发大量泄漏数据的新模型的，该模型引发了“大解密”。我们还将概述关键的响应策略，包括验证、调查、数据删除和公共关系。 第11章 网络勒索十分普遍。世界各地的犯罪分子都会威胁破坏信息的完整性或可用性，以获取金钱或其他想要的结果。在该章中，我们将讨论网络勒索的四种类型（拒绝服务、修改、曝光和伪装），并提供应对技巧。 第12章 网络空间保险已经成为一个重要的新市场，但是它给保险公司和消费者都带来了挑战。尤其是泄漏响应保险已经从根本上改变了行业*佳实践，赋予了保险人重要的（通常是非常有益的）角色。该章的目的是给出对不同类型的网络空间保险覆盖范围的清晰描述，为选择网络空间保险提供指导，并讨论使组织保单价值*da化的策略。 第13章 云是数据泄漏的新兴场景。各个组织机构正在将敏感数据快速迁移到云中，而可见性和调查资源则没有得到重视。在该章中，我们将概述造成云泄漏的常见原因，包括安全漏洞、权限错误、缺乏控制和认证问题。我们以商务电子邮件泄漏事件为例，研究了诸如缺乏可见性之类的关键响应问题。好消息是，如果云提供商提高可见性和对数字证据的访问权限，基于云的监视和泄漏响应就有可能变得高度可扩展和高效。
数据大泄漏:隐私保护危机与数据安全机遇 目录
译者序
前言
致谢
作者简介
第1章 暗物质1
1.1 暗泄漏4
1.1.1 什么是数据泄漏5
1.1.2 未受到保护的个人信息7
1.1.3 量化暗泄漏9
1.1.4 未被发现的泄漏11
1.1.5 越来越隐蔽的泄漏13
1.2 统计偏见14
1.2.1 公开记录15
1.2.2 如果你的数据泄漏了，请举手17
1.2.3 网络安全供应商的数据18
1.3 为什么要报告20
1.4 心知肚明22
第2章 有害材料25
2.1 数据是新的“石油”33
2.1.1 私密数据收集34
2.1.2 TRW公司数据泄漏事件35
2.2 五个数据泄漏风险因素36
2.3 数据需求37
2.3.1 媒体机构37
2.3.2 巨大的广告市场39
2.3.3 大数据分析40
2.3.4 数据分析公司41
2.3.5 数据经纪人43
2.4 匿名化和重命名45
2.4.1 匿名化错误46
2.4.2 大数据消除了匿名性47
2.5 跟踪数据48
2.5.1 药房案例分析48
2.5.2 数据浏览50
2.5.3 服务提供商51
2.5.4 保险52
2.5.5 美国州政府53
2.5.6 成本–收益分析54
2.6 降低风险55
2.6.1 跟踪你的数据55
2.6.2 *小化数据57
2.7 小结58
第3章 危机管理59
3.1 危机和机遇62
3.1.1 事件62
3.1.2 每个数据泄漏事件都不同64
3.1.3 意识到危机64
3.1.4 危机的四个阶段65
3.2 危机沟通，还是沟通危机？65
3.2.1 形象至上66
3.2.2 利益相关者67
3.2.3 信任的3C67
3.2.4 形象修复策略67
3.2.5 通知68
3.2.6 优步的秘密72
3.3 易速传真公司案例75
3.3.1 能力不足75
3.3.2 品格缺陷77
3.3.3 漠不关心78
3.3.4 影响79
3.3.5 危机沟通技巧80
3.4 小结80
第4章 管理DRAMA81
4.1 数据泄漏的诞生84
4.1.1 数据泄漏：一个全新概念的出现85
4.1.2 名字的力量86
4.2 潜在危机86
4.2.1 身份盗窃恐慌87
4.2.2 产品是你的个人信息88
4.2.3 有价值的数据片段88
4.2.4 基于知识的验证89
4.2.5 接入设备89
4.3 潜伏期91
4.3.1 潜在危机开始91
4.3.2 这不是很讽刺吗？92
4.3.3 可疑电话93
4.3.4 远在天边，近在眼前94
4.3.5 识别94
4.3.6 上呈95
4.3.7 调查96
4.3.8 范围98
4.4 突发期100
4.4.1 这里没别人，只有一群小鸡100
4.4.2 加州数据安全法一枝独秀101
4.4.3 也许还有11万人101
4.4.4 爆发102
4.4.5 推卸责任102
4.4.6 新的信用监控103
4.4.7 立即行动，维护商誉104
4.5 降低损害105
4.5.1 降低数据价值105
4.5.2 监控并响应107
4.5.3 实施额外的访问控制111
4.6 蔓延期115
4.6.1 召集专家115
4.6.2 反省的时间116
4.6.3 在美国国会作证117
4.7 恢复期118
4.7.1 新常态118
4.7.2 越来越强大119
4.7.3 改变世界120
4.8 泄漏发生前121
4.8.1 网络安全始于顶层122
4.8.2 安全团队的神话124
4.9 小结125
第5章 被盗数据127
5.1 利用泄漏数据129
5.2 欺诈130
5.2.1 从欺诈到数据泄漏130
5.3 销售132
5.3.1 出售被盗数据132
5.3.2 非对称密码学136
5.3.3 洋葱路由137
5.3.4 暗网电子商务网站138
5.3.5 加密货币139
5.3.6 现代黑市数据经纪人141
5.4 暗网数据商品143
5.4.1 个人身份信息143
5.4.2 支付卡卡号143
5.4.3 W-2表格144
5.4.4 医疗记录144
5.4.5 账户凭证145
5.4.6 你的计算机147
5.4.7 数据清洗147
5.5 小结148
第6章 支付卡泄漏149
6.1 *大的支付卡骗局151
6.2 泄漏的影响152
6.2.1 信用卡支付系统如何运作153
6.2.2 消费者154
6.2.3 可怜的银行155
6.2.4 可怜的商家155
6.2.5 可怜的支付处理商156
6.2.6 不那么可怜的信用卡品牌156
6.2.7 *可怜的还是消费者157
6.3 推卸责任157
6.3.1 靶子指向商家157
6.3.2 根本性的缺陷158
6.3.3 安全标准出现159
6.4 自我监管159
6.4.1 PCI数据安全标准160
6.4.2 一个以营利为目的的标准161
6.4.3 幕后的人162
6.4.4 PCI困惑164
6.4.5 认证安全评估机构的动机165
6.4.6 罚款166
6.5 TJX泄漏事件166
6.5.1 新的典范167
6.5.2 谁的责任168
6.5.3 努力应对安全问题168
6.5.4 TJX的和解方案170
6.5.5 数据泄漏立法2.0171
6.6 哈特兰泄漏事件172
6.6.1 哈特兰被入侵173
6.6.2 追溯不合规173
6.6.3 和解174
6.6.4 亡羊补牢：哈特兰安全计划174
6.7 小结176
第7章 零售末日177
7.1 事故分析180
7.1.1 连环相撞181
7.1.2 受到攻击的小企业184
7.1.3 攻击工具和技术187
7.2 一盎司预防胜于一磅治疗194
7.2.1 双因素认证194
7.2.2 脆弱性管理195
7.2.3 网络分段197
7.2.4 账号和密码管理198
7.2.5 加密/令牌化200
7.3 塔吉特公司的应急响应201
7.3.1 意识到202
7.3.2 克雷布斯因子207
7.3.3 沟通危机210
7.3.4 家得宝做得更好225
7.4 连锁反应228
7.4.1 银行和信用合作社228
7.4.2 信用卡欺诈泛滥229
7.4.3 补发还是不补发231
7.5 芯片与骗局232
7.5.1 替代支付解决方案232
7.5.2 信用卡品牌的反击233
7.5.3 改变沟通234
7.5.4 阻止了数据泄漏，还是没有？234
7.5.5 谁拥有芯片？235
7.5.6 公众舆论235
7.5.7 值得吗？236
7.5.8 无芯片，请刷卡238
7.6 立法和标准241
7.7 小结242
第8章 供应链风险245
8.1 服务提供商的访问服务247
8.1.1 数据存储247
8.1.2 远程访问248
8.1.3 物理访问249
8.2 技术供应链风险250
8.2.1 软件漏洞251
8.2.2 硬件风险254
8.2.3 攻击技术公司254
8.2.4 供应商的供应商256
8.3 网络武器库257
8.3.1 武器发射258
8.3.2 呼吁裁军258
8.4 小结259
第9章 健康数据泄漏261
9.1 公众与患者262
9.1.1 法外之地263
9.1.2 数据泄漏视角264
9.2 医疗保健的目标265
9.2.1 数据自助餐266
9.2.2 流动性的推动267
9.2.3 保留时间268
9.2.4 保质期很长268
9.3 HIPAA：重要但有缺陷269
9.3.1 保护个人健康数据269
9.3.2 HIPAA“没有牙齿”271
9.3.3 泄漏通知规则273
9.3.4 处罚276
9.3.5 对业务伙伴的影响278
9.4 “逃脱”HIPAA的数据279
9.4.1 被泄漏数据的交易279
9.4.2 强制信息共享280
9.4.3 去识别化281
9.4.4 重新标识282
9.4.5 双重标准283
9.4.6 医疗保健之外283
9.5 健康数据泄漏之疫蔓延285
9.5.1 是泄漏更多，还是报道更多？286
9.5.2 复杂性：安全的敌人287
9.5.3 第三方依赖关系290
9.5.4 消失的边界294
9.6 泄漏之后301
9.6.1 有什么危害301
9.6.2 赔礼道歉303
9.6.3 健康数据泄漏诉讼304
9.6.4 从医疗事故中学习305
9.7 小结306
第10章 曝光和武器化307
10.1 曝光泄漏309
10.1.1 动机309
10.1.2 人肉搜索310
10.1.3 匿名310
10.1.4 维基解密311
10.1.5 武器化312
10.2 响应314
10.2.1 验证315
10.2.2 调查317
10.2.3 数据删除319
10.2.4 公共关系322
10.3 大解密325
10.3.1 曼宁的罪行326
10.3.2 事件影响326
10.4 小结327
第11章 勒索329
11.1 流行病331
11.1.1 定义332
11.1.2 成熟期332
11.2 拒绝服务勒索333
11.2.1 勒索软件333
11.2.2 加密与解密333
11.2.3 付款335
11.2.4 统治世界336
11.2.5 勒索软件是泄漏攻击吗？337
11.2.6 响应338
11.3 曝光勒索341
11.3.1 受监管数据勒索341
11.3.2 性勒索345
11.3.3 知识产权345
11.3.4 响应347
11.4 伪装勒索348
11.4.1 案例研究：NotPetya348
11.4.2 响应349
11.5 小结349
第12章 网络空间保险351
12.1 网络空间保险的增长354
12.2 工业挑战354
12.3 保险覆盖范围的类型355
12.4 商业化的泄漏响应方案357
12.4.1 评估泄漏响应小组359
12.4.2 保密方面的考虑360
12.5 如何选择合适的网络空间保险360
12.5.1 让合适的人参与进来362
12.5.2 盘点敏感数据 363
12.5.3 进行风险评估363
12.5.4 检查现有的保险覆盖范围365
12.5.5 获取报价368
12.5.6 审查和比较报价369
12.5.7 调研保险公司375
12.5.8 选择377
12.6 充分利用好网络空间保险378
12.6.1 开发378
12.6.2 意识到379
12.6.3 行动379
12.6.4 维持379
12.6.5 调整379
12.7 小结 380
第13章 云泄漏381
13.1 云计算的风险386
13.1.1 安全漏洞387
13.1.2 权限错误388
13.1.3 缺乏控制390
13.1.4 认证问题391
13.2 可见性393
13.2.1 商务电子邮件泄漏393
13.2.2 证据采集395
13.2.3 道德397
13.3 拦截400
13.3.1 端到端的加密之美400
13.3.2 端到端加密的丑陋一面400
13.3.3 投资加密401
13.4 小结402
后记403
展开全部
数据大泄漏:隐私保护危机与数据安全机遇 作者简介
作者简介： 雪莉·大卫杜夫（Sherri Davidoff）是 LMG 安全公司和 BrightWise 公司的首席执行官。作为数字取证和网络安全领域公认的专家，雪莉被《纽约时报》称为“安全魔头”。 雪莉曾经为许多知名组织（包括 FDIC/FFIEC、美国律师协会、美国国防部等）进行过网络安全培训。她是太平洋海岸银行学院的教职人员，以及黑帽大会（Black Hat）的讲师，教 授“数 据 泄 漏” 课 程。 她 还 是 Network Forensics: Tracking Hackers Through Cyberspace（Prentice Hall，2012）的合著者，这本书是在私企中流传很广的安全书籍， 也是许多大学的网络安全课程的教科书。 雪莉是 GIAC 认证的取证鉴定专家（GCFA）和渗透测试工程师（GPEN），并拥有麻省理工学院的计算机科学和电气工程学位。她还是 Breaking and Entering: The Extraordinary Story of a Hacker Called “Alien” 中的主人公原型。 译者简介： 马多贺：博士，CISSP，CCF高级会员。中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室副研究员、硕导。哈尔滨工业大学信息对抗技术研究所客座研究员，(ISC)2北京分会会员主席，中国保密协会隐私保护专委会副秘书长。曾获北京市科技进步一等奖、中科院信工所青年之星奖。长期致力于网络系统移动目标防御(MTD)、智能安全、数据安全和隐私保护研究。 个人主页：www.maduohe.name 。 陈凯：中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室助理研究员，中国计算机学会会员。参与承担国家863计划、国家重点研发计划等多项课题。主要研究方向为移动目标防御、云计算安全、大数据安全、网络与系统安全。 周川：中国科学院大学网络空间安全学院硕士，中国计算机学会会员。主要研究方向为人工智能安全、数据安全、网络与系统安全。
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