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Security risk management for the Internet of things: Technologies and techniques for IoT security, privacy and data protection / John Soldatos (2020)  

Public Titre : Security risk management for the Internet of things: Technologies and techniques for IoT security, privacy and data protection Type de document : Monographie Auteurs : John Soldatos, Editeur scientifique Editeur : Boston, Delft : Now publishers Année de publication : 2020 Importance : 250 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-68083-682-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Société de l'information [Termes descripteurs IGN] attaque informatique [Termes descripteurs IGN] cyberinfrastructure [Termes descripteurs IGN] données massives [Termes descripteurs IGN] données numériques [Termes descripteurs IGN] internet des objets [Termes descripteurs IGN] sécurité informatique Résumé : (éditeur) In recent years, the rising complexity of Internet of Things (IoT) systems has increased their potential vulnerabilities and introduced new cybersecurity challenges. In this context, state of the art methods and technologies for security risk assessment have prominent limitations when it comes to large scale, cyber-physical and interconnected IoT systems. Risk assessments for modern IoT systems must be frequent, dynamic and driven by knowledge about both cyber and physical assets. Furthermore, they should be more proactive, more automated, and able to leverage information shared across IoT value chains. This book introduces a set of novel risk assessment techniques and their role in the IoT Security risk management process. Specifically, it presents architectures and platforms for end-to-end security, including their implementation based on the edge/fog computing paradigm. It also highlights machine learning techniques that boost the automation and proactiveness of IoT security risk assessments. Furthermore, blockchain solutions for open and transparent sharing of IoT security information across the supply chain are introduced. Frameworks for privacy awareness, along with technical measures that enable privacy risk assessment and boost GDPR compliance are also presented. Likewise, the book illustrates novel solutions for security certification of IoT systems, along with techniques for IoT security interoperability. In the coming years, IoT security will be a challenging, yet very exciting journey for IoT stakeholders, including security experts, consultants, security research organizations and IoT solution providers. The book provides knowledge and insights about where we stand on this journey. It also attempts to develop a vision for the future and to help readers start their IoT Security efforts on the right foot. Note de contenu : 1- Introduction 2- Security Data Modelling for Configurable Risk Assessment as a Service in IoT Systems 3- Data-driven IoT Security Using Deep Learning Techniques 4- Privacy Awareness, Risk Assessment, and Control Measures in IoT Platforms: BRAIN-IoT Approach 5- IoT Network Risk Assessment and Mitigation: The SerIoT Approach 6- Chariot-integrated Approach to Safety, Privacy, and Security – CHARIOT IPSE 7- Pattern-driven Security, Privacy, Dependability and Interoperability in IoT 8- Enabling Continuous Privacy Risk Management in IoT Systems 9- Data Protection Compliance Requirements for the Internet of Things 10- Cybersecurity Certification in IoT Environments 11- Firmware Software Analysis at Source Code and Binary Levels 12- End-to-End Security for IoT 13- Blockchain Ledger Solution Affirming Physical, Operational, and Functional Changes in an IoT System 14- Leveraging Interledger Technologies in IoT Security Risk Management Numéro de notice : 25979 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Monographie DOI : 10.1561/9781680836837 En ligne : http://dx.doi.org/10.1561/9781680836837 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96707

Big data security / Shibakali Gupta (2019)  

Public Titre : Big data security Type de document : Monographie Auteurs : Shibakali Gupta, Editeur scientifique ; Indradip Banerjee, Editeur scientifique ; Siddhartha Bhattacharyya, Editeur scientifique Editeur : Berlin, New York : Walter de Gruyter Année de publication : 2019 Importance : 144 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-11-060605-8 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique [Termes descripteurs IGN] blockchain [Termes descripteurs IGN] confidentialité [Termes descripteurs IGN] cryptographie [Termes descripteurs IGN] données massives [Termes descripteurs IGN] Hadoop [Termes descripteurs IGN] informatique en nuage [Termes descripteurs IGN] protection de la vie privée [Termes descripteurs IGN] rapport signal sur bruit [Termes descripteurs IGN] sécurité informatique Résumé : (éditeur) After a short description of the key concepts of big data the book explores on the secrecy and security threats posed especially by cloud based data storage. It delivers conceptual frameworks and models along with case studies of recent technology. Note de contenu : 1- Introduction 2- Digital identity protection using blockchain for academic qualification certificates 3- Anomaly detection in cloud big database metric 4- Use of big data in hacking and social engineering 5- Steganography, the widely used name for data hiding 6- Big data security issues with challenges and solutions 7- Conclusions Numéro de notice : 25976 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : SOCIETE NUMERIQUE Nature : Monographie DOI : 10.1515/9783110606058 En ligne : https://doi.org/10.1515/9783110606058 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96649

«Blockchain» et géomatique / Anonyme in Géomatique expert, n° 122 (mai-juin 2018)

Public [article]  inGéomatique expert > n° 122 (mai-juin 2018) . - pp 42 - 47 Titre : «Blockchain» et géomatique Type de document : Article/Communication Auteurs : Anonyme, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 42 - 47 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes descripteurs IGN] base de données répartie [Termes descripteurs IGN] blockchain [Termes descripteurs IGN] cryptage [Termes descripteurs IGN] cryptographie [Termes descripteurs IGN] Infrastructure à clé publique Résumé : (éditeur) La « blockchain » désigne cette technologie, mystérieuse pour la plupart, qui sous-tend et permet au sulfureux « Bitcoin » de fonctionner. Mais voilà que dernièrement, certains experts ont évoqué le nom « blockchain » comme utilisable dans le contexte de l’information géographique. Alors, de quoi s’agit-il exactement, et comment pourrait-on s’en servir ? Numéro de notice : A2018-265 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90323 [article]

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IFN-001-P002060	PER	Revue	Nogent-sur-Vernisson	Salle périodiques	Exclu du prêt

Attention les cybercriminels veulent utiliser vos serveurs / Xavier Fodor in SIGmag, n° 17 (juin 2018)

Public [article]  inSIGmag > n° 17 (juin 2018) . - pp 18 - 19 Titre : Attention les cybercriminels veulent utiliser vos serveurs Type de document : Article/Communication Auteurs : Xavier Fodor, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 18 - 19 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique [Termes descripteurs IGN] criminalité [Termes descripteurs IGN] sécurité informatique Résumé : (éditeur) Des menaces inédites pèsent sur les systèmes d'informations. Par exemple, les "pirates" veillent sur vos serveurs qu'ils utilisent pour fabriquer des bitcoins, des coucous inoffensifs ... Mais qui paie l'électricité ? Numéro de notice : A2018-274 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90351 [article]

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147-2018021	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

DAMA-DMBOK: data management body of knowledge / Dama international (2017)

Public Titre : DAMA-DMBOK: data management body of knowledge Type de document : Monographie Auteurs : Dama international, Auteur ; Deborah Henderson, Editeur scientifique ; Susan Earley, Editeur scientifique ; Laura sebastian-Coleman, Editeur scientifique Editeur : Bradley beach : Technics Publications Année de publication : 2017 Importance : 624 p. Format : 21 x 28 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-63462-234-9 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information [Termes descripteurs IGN] données localisées de référence [Termes descripteurs IGN] données massives [Termes descripteurs IGN] entrepôt de données [Termes descripteurs IGN] intégration de données [Termes descripteurs IGN] interopérabilité [Termes descripteurs IGN] métadonnées [Termes descripteurs IGN] modèle conceptuel de données [Termes descripteurs IGN] qualité des données [Termes descripteurs IGN] sécurité informatique Index. décimale : 26.60 Systèmes d'information Résumé : (Editeur) The Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK2) presents a comprehensive view of the challenges, complexities, and value of effective data management. Today's organizations recognize that managing data is central to their success. They recognize data has value and they want to leverage that value. As our ability and desire to create and exploit data has increased, so too has the need for reliable data management practices. The second edition of DAMA International's Guide to the Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK2) updates and augments the highly successful DMBOK1. An accessible, authoritative reference book written by leading thinkers in the field and extensively reviewed by DAMA members, DMBOK2 brings together materials that comprehensively describe the challenges of data management and how to meet them by: - Defining a set of guiding principles for data management and describing how these principles can be applied within data management functional areas. - Providing a functional framework for the implementation of enterprise data management practices; including widely adopted practices, methods and techniques, functions, roles, deliverables and metrics. - Establishing a common vocabulary for data management concepts and serving as the basis for best practices for data management professionals. DAMA-DMBOK2 provides data management and IT professionals, executives, knowledge workers, educators, and researchers with a framework to manage their data and mature their information infrastructure, based on these principles: - Data is an asset with unique properties - The value of data can be and should be expressed in economic terms - Managing data means managing the quality of data - It takes metadata to manage data - It takes planning to manage data - Data management is cross-functional and requires a range of skills and expertise - Data management requires an enterprise perspective - Data management must account for a range of perspectives - Data management is data lifecycle management - Different types of data have different lifecycle requirements - Managing data includes managing risks associated with data - Data management requirements must drive information technology decisions - Effective data management requires leadership commitment Note de contenu : CHAPTER 1 - Data Management CHAPTER 2 - Data Handling Ethics CHAPTER 3 - Data Governance CHAPTER 4 - Data Architecture CHAPTER 5 - Data Modeling and Design CHAPTER 6 - Data Storage and Operations CHAPTER 7 - Data Security CHAPTER 8 - Data Integration and Interoperability CHAPTER 9 - Document and Content Management CHAPTER 10 - Reference and Master Data CHAPTER 11 - Data Warehousing and Business Intelligence CHAPTER 12 - Metadata Management CHAPTER 13 - Data Quality CHAPTER 14 - Big Data and Data Science CHAPTER 15 - Data Management Maturity Assessment CHAPTER 16 - Data Management Organization and Role Expectations CHAPTER 17 - Data Management and Organizational Change Management Numéro de notice : 22941 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Monographie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91003

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22941-01	26.60	Livre	Centre de documentation	Informatique	Sorti jusqu'au 26/12/2019
22941-02	DEP-ELG	Livre	Marne-la-Vallée	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Modèle et mesures de confiance pour la sécurité des systèmes d'information / Benjamin Coste in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 22 n° 1 (janvier - février 2017)  

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Spatio-temporal analysis of crime by developing a method to detect critical distances for the Knox test / Moshen Kalantari in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 11-12 (November - December 2016)  

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Design drivers and new trends for navigation message authentication schemes for GNSS systems / Gianluca Caparra in Inside GNSS, vol 11 n° 5 (September - October 2016)  

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Active Directory et Windows PowerShell en action / Kaïs Ayari (2015)

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Apache 2.4 / Nicolas Martinez (2015)

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La cybersécurité / Nicolas Arpagian (2015)

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Debian GNU/Linux / Philippe Pierre (2015)

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La gestion des identités numériques / Maryline Laurent (2015)

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PostgreSQL / Guillaume Lelarge (2015)

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Sécurité et espionnage informatique / Cédric Pernet (2015)

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