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社會工程學在網路安全中的應用理論及方法/信息科學技術前沿叢書

  • 作者：鄭康鋒//伍淳華//陳哲//房婧//朱紅松等|責編:劉穎
  • 出版社：北京郵電大學
  • ISBN：9787563572809
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：352
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    由於社會工程學利用的是人的心理弱點，傳統技術方法多基於信息域處理而缺乏對認知域的考慮，因此需要對社會工程學的相關理論和方法進行更為系統的梳理。本書圍繞社會工程學共性基礎理論進行了探討與總結。梳理了概念及範疇，構建了社會工程學主體數據存儲與人物知識庫，從基於行為模式、異常行為、認知特徵等多個角度建立檢測方法體系，介紹了社會工程學的致效機理、攻擊方法、應用模型、行為防護與信息保護等內容，提供了社會工程學的模擬與驗證方法。
作者介紹
鄭康鋒//伍淳華//陳哲//房婧//朱紅松等|責編:劉穎
目錄
第1章  社會工程學基礎理論
  1.1  網路空間安全中的社會工程學
    1.1.1  社會工程學概念、技術演化分析
    1.1.2  定義網路空間安全領域的社工
  1.2  社會工程學框架
    1.2.1  社會工程學框架與模型
    1.2.2  社會工程學中的致效機理
    1.2.3  社工信息收集與目標脆弱性刻畫
    1.2.4  社工攻擊的方法與實例
  1.3  基於主體心理特徵的社工影響因素
    1.3.1  網路釣魚影響因素
    1.3.2  個體特徵與情境因素的關係
  1.4  網路運維脆弱性分析基礎理論
    1.4.1  背景和意義
    1.4.2  基本概念
    1.4.3  基本分類
    1.4.4  網路脆弱性分析
    1.4.5  安全風險評估
    1.4.6  多域信息建模
    1.4.7  網路運維脆弱性和社會工程學的關係
  1.5  網路運維脆弱性分析
    1.5.1  網路基礎定義
    1.5.2  時序許可權概率依賴圖
    1.5.3  網路運維脆弱性分析模型
第2章  社會工程學信息收集、關聯與刻畫
  2.1  基於流量協議識別的信息採集方法
    2.1.1  AI應用識別引擎系統研究
    2.1.2  DEC通用解碼引擎系統研究
    2.1.3  FS文件還原引擎系統研究
    2.1.4  機器學習
  2.2  行為信息採集與行為庫構建方法
    2.2.1  行為庫體系架構
    2.2.2  多源數據採集匯聚方法
    2.2.3  分析處理方法
    2.2.4  展示發布方法
  2.3  社會工程學中網路信息的抓取方法
    2.3.1  能在深層網路上進行數據採集的網路爬蟲
    2.3.2  基於語義分析的網路爬蟲研究
    2.3.3  網路獲取數據軟體設計
    2.3.4  網路爬蟲設計
  2.4  基於圖模型的跨域信息關聯匯聚及知識庫構建研究
    2.4.1  目標指紋信息提取與關聯映射方法
    2.4.2  基於圖模型的跨域信息關聯匯聚方法
    2.4.3  知識庫構建方法
第3章  社會工程學檢測與溯源
  3.1  社會工程學檢測基礎理論
    3.1.1  認識社會工程學
    3.1.2  認識社工目標
  3.2  社會工程學檢測
    3.2.1  社會工程學檢測框架

    3.2.2  基於社工行為模式的檢測技術
    3.2.3  基於異常行為的檢測技術
    3.2.4  基於主體認知特徵的檢測技術
  3.3  社會工程學溯源
    3.3.1  社工溯源方法
    3.3.2  基於攻擊路徑還原的溯源方法研究
第4章  社會工程學應用與防護
  4.1  社會工程學防護
    4.1.1  面向社工郵件的社會工程學行為防護
    4.1.2  面向電信詐騙的防護
    4.1.3  社會工程學信息保護
    4.1.4  基於對抗樣本的社工信息保護方法
  4.2  面向網路運維脆弱性的風險評估
    4.2.1  網路運維脆弱性風險評估指標體系
    4.2.2  基於矩陣補全的網路運維脆弱性風險評估
  4.3  網路安全防護策略智能化生成
    4.3.1  基於強化學習的惡意用戶行為智能檢測
    4.3.2  面向網路運維脆弱性的社會工程學防護模型
第5章  社會工程學模擬與驗證
  5.1  社會工程學模擬與驗證方法體系
    5.1.1  模擬方法設計
    5.1.2  基於網路流量的內網流量審計方案
    5.1.3  用戶社會工程學口令信息提取與安全評價方案
    5.1.4  網路釣魚模擬檢測方案
  5.2  多維社工事件信息挖掘
    5.2.1  多維社工事件信息挖掘技術
    5.2.2  多維社工事件特徵提取
  5.3  大規模虛擬動態社會網路構建與生成
    5.3.1  社工事件模擬中的社工虛擬角色
    5.3.2  虛擬動態社會網路生成
    5.3.3  社工學模擬與驗證系統平台開發
    5.3.4  架構設計方案
    5.3.5  社工事件模擬數據流圖
  5.4  真實社工數據與模擬社工數據的結合
    5.4.1  多維數據平滑融合模型
    5.4.2  數據質量評價模型
  5.5  模擬與驗證評估指標體系與評估模型
    5.5.1  模擬與驗證量化評估模型
    5.5.2  社工學模擬和實驗驗證量化指標體系
參考文獻

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