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【培訓對象】
國有六大行、政策銀行、股份制、城商行、農商行、村鎮(zhèn)銀行、外資銀行、合資銀行、證券、保險公司、信托、基金、消費金融、金融租賃、汽車金融、理財子公司、基金、期貨、資產管理及相關金融機構的相關人員。

【課程大綱】
第一天：《網絡安全》
1.網絡安全基礎
1.1 概述
1.2 網絡安全概念
1.2.1 安全模型
1.2.2 安全體系
1.2.3 安全標準
1.2.4 安全目標
1.3 常見的安全威脅與攻擊
1.3.1 網絡系統(tǒng)自身的脆弱性
1.3.2 網絡面臨的安全威脅
1.3.3 威脅和攻擊的來源
1.4 網絡安全的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢
2. 網絡攻擊與防范
2.1 網絡攻擊概述
2.1.1 常見的網絡攻擊
2.1.2 網絡攻擊步驟
2.2 網絡攻擊的準備階段
2.2.1 社會工程學
2.2.2 網絡信息搜集
2.2.3 端口掃描
2.2.4 漏洞掃描
2.3 網絡攻擊的實施階段
2.3.1 基于認證的入侵
2.3.2 基于Web的入侵
2.3.3 基于電子郵件服務的攻擊
2.3.4 安全解決方案
2.4 網絡攻擊的善后階段
2.4.1 隱藏技術
2.4.2 留后門

3. 滲透測試及Linux服務安全
3.1 滲透測試系統(tǒng)簡介
3.2 滲透測試系統(tǒng)基礎
3.2.1 信息收集
3.2.2 目標測試
3.2.3 漏洞利用
3.2.4 提升權限和橫向滲透
3.2.5 持久化
3.3 滲透測試系統(tǒng)的安裝與更新
3.3.1 VMware安裝滲透測試系統(tǒng)
3.3.2 VMware高級操作
3.3.3 更換源
3.4 滲透測試系統(tǒng)常用操作
3.4.1 文件系統(tǒng)
3.4.2 常見命令
3.4.3 網絡配置
3.4.4 Shell連接
3.4.5 安裝第三方軟件
3.5 Linux服務安全概述
3.5.1 基于Web服務的攻擊與防范
3.5.2 基于DNS服務的攻擊與防范
3.5.3 基于NFS服務的攻擊與防范
4. 拒絕服務與數(shù)據(jù)庫安全
4.1 拒絕服務攻擊概述
4.1.1 DoS的定義
4.1.2 拒絕服務攻擊的分類
4.1.3 常見的DoS攻擊
4.1.4 分布式拒絕服務
4.1.5 拒絕服務攻擊的防范
4.2 SQL數(shù)據(jù)庫安全
4.2.1 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概述
4.2.2 SQL安全原理
4.3 SQL Server攻擊的防范
4.3.1 信息資源的收集
4.3.2 獲取賬號及擴大權限
4.3.3 設置安全的SQL Server
4.4 SQL注入攻擊
4.4.1 SQL注入概述
4.4.2 SQL注入的產生原因
4.4.3 SQL注入的特點
4.4.4 SQL注入攻擊的危害
4.4.5 SQL注入攻擊的分析
4.4.6 SQL注入的類型
4.4.7 SQL注入的防范
4.5 MySQL數(shù)據(jù)庫安全
4.5.1 MySQL數(shù)據(jù)庫
4.5.2 MySQL數(shù)據(jù)庫攻擊
4.5.3 MySQL數(shù)據(jù)庫防御

5. 計算機病毒與木馬
5.1 計算機病毒與木馬概述
5.1.1 計算機病毒的起源
5.1.2 計算機病毒的定義和特性
5.1.3 計算機病毒的分類
5.1.4 計算機病毒的結構
5.2 計算機病毒的危害
5.2.1 計算機病毒的表現(xiàn)
5.2.2 計算機故障與病毒特征的區(qū)別
5.2.3 常見的計算機病毒
5.3 計算機病毒的檢測與防范
5.3.1 文件型病毒
5.3.2 宏病毒
5.3.3 蠕蟲病毒
5.3.4 文件加密勒索病毒
5.4 木馬攻擊與分析
5.4.1 木馬產生的背景
5.4.2 木馬概述
5.4.3 木馬的分類
5.4.4 木馬的發(fā)展
5.5 木馬的攻擊防范技術
5.5.1 常見的木馬
5.5.2 木馬的偽裝手段
5.5.3 安全解決方案
5.6 移動互聯(lián)網惡意程序的防范
5.6.1 常見的移動互聯(lián)網惡意程序
5.6.2 安全解決方案

6. 安全防范與入侵檢測
6.1 網絡嗅探技術
6.1.1 共享式局域網監(jiān)聽技術
6.1.2 交換式局域網監(jiān)聽技術
6.2 Wireshark網絡管理與監(jiān)視
6.2.1 Wireshark的優(yōu)勢與功能
6.2.2 Wireshark的登錄與界面
6.2.3 Wireshark的過濾和顯示
6.3 入侵檢測系統(tǒng)
6.3.1 入侵檢測的概念與原理
6.3.2 入侵檢測系統(tǒng)的構成與功能
6.3.3 入侵檢測系統(tǒng)的分類
6.3.4 入侵檢測系統(tǒng)的部署
6.3.5 入侵檢測系統(tǒng)的選型
6.3.6 入侵防范系統(tǒng)
6.4 蜜罐系統(tǒng)
6.4.1 蜜罐技術概述
6.4.2 蜜罐系統(tǒng)的分類
6.4.3 蜜罐系統(tǒng)的應用

7. 加密技術與虛擬專用網絡
7.1 加密技術概述
7.1.1 加密技術的應用
7.1.2 加密技術的分類
7.2 現(xiàn)代加密算法
7.2.1 對稱加密技術
7.2.2 非對稱加密技術
7.2.3 單向散列算法
7.2.4 國產密碼算法
7.2.5 數(shù)字簽名
7.2.6 公鑰基礎設施
7.3 VPN技術
7.3.1 VPN技術概述
7.3.2 VPN的分類
7.3.3 VPN產品的選擇

8. 防火墻
8.1 防火墻概述
8.1.1 防火墻的基本概念
8.1.2 防火墻的功能
8.1.3 防火墻的規(guī)則
8.2 防火墻的分類
8.2.1 按實現(xiàn)方式分類
8.2.2 按使用技術分類
8.2.3 防火墻的選擇
8.3 防火墻的應用
8.3.1 防火墻在網絡中的應用模式
8.3.2 防火墻的工作模式
8.3.3 防火墻的配置規(guī)則
8.4 配置防火墻策略
8.4.1 各類防火墻簡介
8.4.2 防火墻配置模式
8.4.3 防火墻配置基本命令
8.4.4 終端管理工具
8.4.5 圖形管理工具

9.金融科技領域的網絡安全威脅
9.1 了解網絡安全威脅
9.2 了解對手
9.3 金融科技領域的網絡安全威脅類別
9.4 網絡安全威脅主體
9.5 網絡安全威脅情報
9.6 金融科技領域網絡安全威脅建模的結構化方法
9.6.1 關注資產
9.6.2 關注攻擊者
9.6.3 關注軟件
9.7 威脅建模
9.8 金融科技領域*網絡安全威脅建模方法
9.8.1 STRIDE模型
9.8.2 Trike模型
9.8.3 VAST模型
9.8.4 PASTA模型
10.金融科技領域的網絡安全漏洞
10.1 金融科技領域的常見網絡安全漏洞
10.2 金融科技領域的特殊網絡安全漏洞
10.2.1 技術漏洞
10.2.2 人員漏洞
10.2.3 交易漏洞
10.3 評估金融科技領域的網絡安全漏洞
10.4 金融科技領域網絡安全漏洞的常規(guī)緩解策略

第二天：《數(shù)據(jù)安全》
1. 數(shù)據(jù)庫安全
1.1 案例
1.1.1 案例1：基于視圖的訪問控制 
1.1.2 案例2：數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)推理與數(shù)據(jù)營銷 
1.2 數(shù)據(jù)庫安全性控制 
1.2.1 用戶標識與身份鑒別 
1.2.2 訪問控制 
1.2.3 視圖定義與查詢修改 
1.2.4 數(shù)據(jù)庫加密 
1.2.5 安全審計 
1.3 數(shù)據(jù)庫脫敏 
1.4 數(shù)據(jù)庫漏洞掃描 
1.5 數(shù)據(jù)庫防火墻 
1.5.1 數(shù)據(jù)庫防火墻關鍵能力 
1.5.2 數(shù)據(jù)庫防火墻應用場景 
1.5.3 防御SQL注入攻擊 
2. 數(shù)據(jù)容災技術 
2.1 案例 
2.1.1 案例1：一個字符引發(fā)的災難思考 
2.1.2 案例2：一個數(shù)據(jù)庫恢復實例 
2.2 數(shù)據(jù)容災技術類別 
2.2.1 備份技術 
2.2.2 復制技術 
2.2.3 七層容災方案 
2.3 數(shù)據(jù)存儲策略 
2.3.1 存儲設備 
2.3.2 RAID技術 
2.3.3 三大存儲方式 
2.3.4 大數(shù)據(jù)存儲方案 
2.4 數(shù)據(jù)恢復技術 
2.4.1 數(shù)據(jù)恢復技術概述 
2.4.2 數(shù)據(jù)恢復類型 
2.4.3 數(shù)據(jù)恢復原理 
2.5 數(shù)據(jù)丟失防護 
2.5.1 數(shù)據(jù)丟失防護簡介 
2.5.2 數(shù)據(jù)丟失防護分類 

3. 數(shù)據(jù)隱藏與數(shù)字水印 
3.1 案例 
3.1.1 案例1：隱寫術 
3.1.2 案例2：數(shù)字水印與版權保護 
3.2 隱寫術 
3.2.1 隱寫術簡介 
3.2.2 文本隱寫 
3.2.3 圖片隱寫 
3.2.4 音頻隱寫 
3.2.5 視頻隱寫 
3.3 數(shù)字水印 
3.3.1 特點 
3.3.2 分類 
3.3.3 核心技術 
3.3.4 算法 
3.3.5 應用領域 
3.3.6 功能需求 
3.4 數(shù)字水印攻擊技術 
3.4.1 按照攻擊方法分類 
3.4.2 按照攻擊原理分類 
3.4.3 其他攻擊 

4. 數(shù)字取證技術 
4.1 案例 
4.1.1 案例1：數(shù)字取證 
4.1.2 案例2：Volatility取證 
4.2 數(shù)字取證技術概述 
4.2.1 電子數(shù)據(jù)的定義 
4.2.2 數(shù)字取證的概念 
4.2.3 數(shù)字取證的發(fā)展與成果 
4.2.4 數(shù)字取證的原則 
4.3 數(shù)字取證的一般流程 
4.4 數(shù)字證據(jù)鑒定技術 
4.4.1 硬件來源鑒定 
4.4.2 軟件來源鑒定 
4.4.3 地址來源鑒定 
4.4.4 內容分析技術 
4.5 數(shù)字圖像篡改取證 
4.5.1 Copy - Move檢測 
4.5.2 傳感器噪聲取證 
4.5.3 像素重采樣檢測 
4.5.4 反射不一致性檢測 
4.5.5 光照一致性檢測 
4.6 數(shù)字圖像來源取證 
4.6.1 數(shù)字圖像來源取證簡介 
4.6.2 基于設備類型的數(shù)字圖像來源取證 
4.6.3 基于設備型號的數(shù)字圖像來源取證 
4.6.4 基于設備個體的數(shù)字圖像來源取證 
4.6.5 數(shù)字圖像來源反取證技術 
4.6.6 問題和發(fā)展趨勢 
4.7 數(shù)據(jù)內容隱寫分析取證 
4.7.1 隱寫分析 
4.7.2 隱寫分析方法 
5. 數(shù)據(jù)加密技術 
5.1 案例 
5.1.1 案例1：基于多混沌系統(tǒng)的圖像加密 
5.1.2 案例2：圖像中的對稱密碼算法應用 
5.1.3 案例3：RSA數(shù)字簽名應用 
5.2 密碼學基礎 
5.2.1 加密機制 
5.2.2 偽隨機序列發(fā)生器 
5.2.3 容錯協(xié)議和零知識證明 
5.2.4 范例：零知識證明 
5.3 常用的加密技術 
5.3.1 對稱加密算法 
5.3.2 非對稱加密算法 
5.4 數(shù)字簽名 
5.4.1 數(shù)字簽名的基本原理 
5.4.2 RSA簽名方案 

6. 數(shù)據(jù)隱私保護技術 
6.1 案例 
6.1.1 案例1：數(shù)據(jù)匿名化——K-anonymity 
6.1.2 案例2：數(shù)據(jù)匿名化——L-diversity 
6.1.3 案例3：數(shù)據(jù)匿名化——T-closeness 
6.2 隱私保護 
6.3 基于限制發(fā)布的技術 
6.4 基于數(shù)據(jù)加密的技術 
6.4.1 安全多方計算 
6.4.2 分布式匿名化 
6.4.3 分布式關聯(lián)規(guī)則挖掘 
6.4.4 分布式聚類 
6.5 基于數(shù)據(jù)失真的技術 
6.5.1 隨機化 
6.5.2 凝聚技術與阻塞技術 
6.6 大數(shù)據(jù)隱私保護 
6.6.1 大數(shù)據(jù)隱私威脅 
6.6.2 大數(shù)據(jù)獨特的隱私問題 
6.6.3 大數(shù)據(jù)安全對策措施 
6.7 區(qū)塊鏈 
6.7.1 區(qū)塊鏈與隱私保護 
6.7.2 使用區(qū)塊鏈監(jiān)控疫情的案例 
6.8 AI數(shù)據(jù)脫敏

7.金融科技領域的信息安全治理
7.1 信息安全治理的定義
7.2 信息安全治理解決方案
7.2.1 信息安全治理規(guī)劃
7.2.2 信息安全策略與標準
7.2.3 信息安全戰(zhàn)略規(guī)劃
7.2.4 信息安全角色與職責
7.2.5 資產安全治理
7.2.6 適合組織的治理結構
7.2.7 供應商和第三方
7.2.8 信息安全治理評估工具
7.3 現(xiàn)有的信息安全治理模型
7.3.1 信息安全治理的基本模型
7.3.2 信息安全治理的擴展模型
7.3.3 綜合信息安全治理模型
7.4 何謂有效和高效的信息安全治理
7.5 綜合治理機制
7.5.1 治理的作用
7.5.2 公司治理
7.5.3 良好治理的原則
7.5.4 開展治理審查的原則
7.6 綜合安全治理
7.6.1 戰(zhàn)略整合
7.6.2 網絡風險緩解方法
7.6.3 決策的適應性和敏捷性
7.6.4 良好治理的報告框架
7.7 有效實施可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略
7.8 綜合安全治理框架
7.9 綜合框架評估
7.9.1 治理結構
7.9.2 管理層結構
7.9.3 運營性基礎設施
7.9.4 薪酬和現(xiàn)金流
7.10 金融科技領域適用的信息安全治理模型

【授課專家】
嘉賓A：
AI架構師，嵌入式開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)工程師、云計算架構師，數(shù)據(jù)分析工程師，資深軟件架構師。
曾任多家科技公司首席系統(tǒng)架構師。主要參與的項目包括AI開發(fā)、嵌入式開發(fā)、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈、信息安全、移動開發(fā)等。IT從業(yè)二十余年，具有多年授課經驗，秉承理論與實踐相結合，在學習中實踐，在實踐中學習，積累了豐富的理論與實踐經驗。
在授課經驗方面，老師擁有豐富的教學經驗，曾與多家企業(yè)和大學合作開展教育培訓，主講課程涵蓋AI開發(fā)、嵌入式開發(fā)、云計算、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、人工智能、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)庫、自動化運維、信息安全、信息技術國產化等多個領域。教學方法注重理論與實踐相結合，尤其關注實踐教學，他的課堂以實操為主，致力于切實提高學員的實際工作能力。
在項目經驗方面，老師曾主導并參與了多個大型技術項目，其中包括國開銀行信貸業(yè)務分析系統(tǒng)及數(shù)據(jù)挖掘、民生銀行BI系統(tǒng)、國家電網數(shù)據(jù)同步、金風科技系統(tǒng)改造、雙鶴制藥系統(tǒng)優(yōu)化等。在項目中負責技術架構的設計、關鍵模塊的開發(fā)、團隊的協(xié)調以及項目進度的管理，成功地將技術轉化為商業(yè)價值，為企業(yè)帶來了顯著的業(yè)績增長。
在技術能力方面，老師具備深厚的技術功底，精通多種編程語言和主流技術框架，對嵌入式開發(fā)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等領域有深入研究，并持續(xù)跟蹤技術發(fā)展的*趨勢。對于云計算體系有深刻認識及獨到的見解，精通公有云和私有云的部署與管理；熟練掌握Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)框架，能夠高效處理和分析海量數(shù)據(jù)；同時，他在機器學習、深度學習和強化學習等人工智能技術方面也有深厚造詣，能夠為企業(yè)提供先進的人工智能解決方案。
老師不僅技術能力出眾，還積極分享自己的知識與經驗。他撰寫并出版了《Python 3.x全棧開發(fā)從入門到精通》和《Redis 6 開發(fā)與實戰(zhàn)》兩本技術書籍，深受讀者好評。