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基于现代技术的网络安全：人工智能、区块链与量子密码学

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计算机与网络安全
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计算机与网络安全

2026年9月29日 07:57
山东

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全书共280页16章，系统性地探讨了现代网络环境下面临的安全挑战，并深入介绍了人工智能、区块链和量子密码学等前沿技术在网络安全中的应用。

本书是一本系统性、前沿性强的网络安全专著，涵盖了从理论基础到实际应用的多个层面，特别强调了以下三大技术方向：

人工智能：用于威胁检测、入侵识别、流量分类等。
区块链：用于智能电网、AMI等场景的安全增强。
量子密码学：应对量子计算带来的安全威胁，推动后量子密码发展。

适合研究人员、研究生、工程师及网络安全从业者阅读，是了解现代网络安全技术与挑战的重要参考资料。

第1章：量子计算全球概览

介绍了量子计算的基本概念（如量子比特、叠加、纠缠、量子门等）。
探讨了量子计算的发展现状、全球研究进展、市场前景与挑战。
特别提到印度在量子计算领域的战略布局。

第2章：后量子数字签名

详细介绍了NIST后量子密码标准化竞赛中的签名方案，包括：
格基签名（如Falcon、CRYSTALS-DILITHIUM）
多变量签名（如Rainbow、GeMSS）
对称密钥签名（如Picnic、SPHINCS+）
超奇异同源签名（如Yoo等人方案）
分析了各类方案的安全性、性能与实际应用场景。

第3章：量子计算在食品加工中的用例分析

探讨量子计算在高性能计算（HPC）中的角色。
提出量子计算在食品质量分析与微生物检测中的潜在应用架构。

第4章：现代网络安全及其挑战

概述现代网络结构、安全攻击类型（如被动/主动攻击）、现代安全方法（如加密、防火墙、IDS、VPN等）与工具（如Wireshark、Metasploit、Nmap等）。
分析当前网络安全面临的主要挑战，如病毒、勒索软件、IoT安全、钓鱼攻击等。

第5章：智能电网中AMI的安全与性能分析

介绍高级计量基础设施（AMI）在智能电网中的作用。
分析其安全需求、攻击类型、密钥管理协议及区块链在其中的应用。
提供多种密钥管理方案的比较分析。

第6章：集中式环境下高效密钥分发协议

提出一种适用于集中式群组通信的密钥分发协议（CSKD）。
支持前向/后向保密，具备抗被动攻击、重放攻击和合谋攻击能力。
实验结果显示其在计算、通信和存储方面优于现有协议。

第7章：基于ECC的大规模动态群组密钥协商协议

提出一种基于椭圆曲线密码学的分布式密钥协商协议。
使用三叉树结构提升可扩展性，支持批量重密钥操作。
与TTGKA协议对比，展示其在通信与计算成本上的优势。

第8章：人工智能在网络安全中的应用

探讨AI在网络安全中的三大核心功能：检测、预测与响应。
介绍多种AI工具（如Vectra Cognito、Darktrace、IBM QRadar等）。
分析AI在网络安全中的增长趋势、挑战与局限性。

第9章：云计算安全风险评估模型与框架综述

评估多种云安全风险评估模型（如CARAM、COBRA）与框架（如CSRMF）。
分析其在风险识别、评估、处理与监控方面的优劣。
提出未来研究方向，如标准化分类器、动态问卷更新等。

第10章：利用分类与主题建模生成网络威胁情报

从黑客论坛收集数据，构建二元与多类分类数据集。
使用传统机器学习与深度学习模型进行分类。
应用LDA与NMF进行主题建模，提取潜在威胁主题。

第11章：网络物理能源系统安全

分析CPES的结构、威胁、漏洞与攻击类型。
通过案例研究（如固件攻击、负载变化攻击、时延攻击等）展示其安全风险。
提出风险评估与缓解流程，并探讨CPES取证。

第12章：基于机器学习的入侵检测

使用NSL-KDD数据集，结合特征选择与分类算法（如k-NN、决策树、SVM等）。
提出混合特征选择方法，提升检测准确率与效率。
结论：IGR特征选择 + k-NN分类器效果最佳。

第13章：网络取证

介绍网络取证的方法论、证据来源（如TAP、CAM表、DNS日志等）与工具（如tcpdump、Wireshark、Autopsy等）。
探讨数字取证的具体技术，如证据保存、网页重建、文件签名验证等。

第14章：基于深度神经网络的生物特征随机密钥生成器

使用MTCNN与FaceNet提取人脸特征。
设计LFSR生成伪随机密钥序列。
通过Chi-square与Run测试验证密钥随机性，并用于图像加密/解密。

第15章：量子计算及其现实应用

回顾量子力学基础与量子计算原理。
探讨量子计算在网络安全、云计算与进化计算中的应用。
分析量子计算的优势、误区与未来潜力。

第16章：基于深度学习的加密网络流量分类与应用识别

使用CNN对ISCX VPN-nonVPN数据集进行分类。
实现应用识别与流量特征识别，支持Tor与VPN流量。
展示深度学习在加密流量分类中的高效性与优势。

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