金融科技目前处于蓬勃发展时期，但对其中涉及的安全、风险识别及解决方案，尚处于摸索和探讨阶段，业界普遍缺少有效、系统、科学、全面的实践方法论和技术体系。有鉴于此，《决胜金融安全3.0时代——新金融+新科技+新安全》给出了一个基于“金融安全3.0”理论框架的金融科技安全指南。
《决胜金融安全3.0时代——新金融+新科技+新安全》共分为12章，主要介绍了金融科技的兴起及挑战、“金融安全3.0”理论及生态、金融网络空间安全、金融云平台安全、移动互联安全、金融系统大数据安全、区块链安全、金融业务应用安全、人工智能安全、金融业务智能风控、智慧城市信息安全、金融行业安全前景展望等内容。
本书作为以金融科技安全为主题的专著，依托于科学、系统、全面的“金融安全3.0”理论体系，借助于案例对金融科技涉及的所有方面进行了全面介绍，可供互联网行业人员、制造业人员、医疗科技行业人员等参考。有志于在金融科技和金融科技安全领域耕耘发展的从业人员、企业高层管理人员以及技术决策人员（CXO等）可在阅读本书的过程中获益匪浅。

李洋 博士，副教授，在业界首次提出“金融安全3．0”及人工智能原生安全科学理论，提出并践行面向产业的“科技+安全+生态”科技创新和发展模式。
有近20年的大型集团信息化建设及管理、信息安全管理经历，并在多家知名公司先后出任CIO、CSO等要职。
已获得10余项技术专利、出版9部个人专著，在国际著名期刊和学术会议上发表学术论文近百篇，并获得“中国IT年度人物奖”“中国金融科技十大风云人物奖”“国家工程实验室大数据安全优秀案例奖”等殊荣。

第1章 金融科技的兴起及挑战
1.1 金融科技的起源　
1.1.1 金融业历史　
1.1.2 金融科技概念的兴起　
1.2 金融科技蓬勃发展　
1.2.1 金融科技的演进　
1.2.2 金融科技发展现状　
1.2.3 金融科技监管　
1.3 金融科技领域的安全威胁　
1.3.1 知名安全事件回顾　
1.3.2 金融安全问题不可轻视　
1.4 2017年金融科技安全分析　
1.4.1 网络安全威胁分析　
1.4.2 数据安全威胁分析　
1.4.3 业务安全威胁介绍　
第2章 “金融安全3.0”理论及生态　
2.1　“金融安全3.0”理论　
2.1.1 金融安全1.0
2.1.2 金融安全2.0
2.1.3 金融安全3.0
2.1.4 金融关键信息基础设施安全　
2.1.5 金融科技安全　
2.1.6 金融业务安全　
2.2　金融安全3.0生态构建　
2.2.1 “ABCDES”安全生态　
2.2.2 安全意识和人才储备　
第3章 金融网络空间安全　
3.1 风险及威胁分析　
3.1.1 扫描攻击　
3.1.2 恶意软件　
3.1.3 DoS攻击和DDoS攻击　
3.1.4 APT攻击　
3.2 网络空间安全策略分析　
3.2.1 DDoS防御　
3.2.2 APT防护　
3.2.3 蜜罐技术　
3.3 案例分析　
3.3.1 高防DDoS建设　
3.3.2 主机入侵检测系统（HIDS）　
3.3.3 Web应用层安全防火墙　
3.3.4 云加密服务　
第4章 金融云平台安全　
4.1 国内金融云安全现状　
4.2 金融云安全合规要求　
4.3 金融云安全威胁　
4.3.1 虚拟化安全威胁　
4.3.2 云网络安全威胁　
4.4 针对金融云安全威胁的技术解决方案　
4.4.1 主机虚拟化安全解决方案　
4.4.2 网络安全隔离　
第5章 移动互联安全　
5.1 风险及威胁分析　
5.1.1 内网安全威胁　
5.1.2 移动互联网安全威胁　
5.2 移动互联安全策略分析　
5.2.1 分权分域管理　
5.2.2 数据安全防护：防泄密、数据隔离　
5.2.3 移动设备安全管理　
5.3 移动安全案例分析　
5.3.1 背景介绍　
5.3.2 系统架构　
第6章 金融系统大数据安全　
6.1 大数据简介　
6.1.1 大数据定义　
6.1.2 大数据思维　
6.2 大数据安全风险与威胁分析　
6.2.1 金融系统安全的分类　
6.2.2 金融系统大数据安全的范畴　
6.2.3 数据源安全　
6.2.4 数据平台安全　
6.2.5 结果呈现安全　
6.2.6 隐私泄露　
6.2.7 数据丢失　
6.3 大数据安全策略分析　
6.3.1 数据备份　
6.3.2 隐私保护　
6.3.3 防篡改　
6.3.4 大数据风控　
6.4 大数据安全实际案例　
6.4.1 大数据采集　
6.4.2 大数据用户画像　
6.4.3 大数据识别虚假简历　
6.4.4 人才评价　
第7章 区块链安全　
7.1 比特币与区块链　
7.1.1 比特币　
7.1.2 区块链技术　
7.1.3 区块链金融　
7.1.4 区块链安全风险分析　
7.2 应用场景分析　
7.3 区块链发展　
第8章 金融业务应用安全　
8.1 风险及威胁分析　
8.1.1 业务逻辑风险　
8.1.2 信息泄露风险　
8.1.3 自动化攻击风险　
8.1.4 传统安全风险　
8.2 金融业务应用安全的应对策略分析　
8.2.1 安全评估　
8.2.2 应用加固保护　
8.2.3 自动化攻击防护　
8.3 金融业务应用安全案例分析　
8.3.1 背景介绍　
8.3.2 解决方案　
第9章 人工智能安全　
9.1 人工智能国家发展战略　
9.2 人工智能的概念及关键技术　
9.3 机器学习安全问题的起因　
9.4 机器学习框架的安全威胁　
9.4.1 代码实现缺陷　
9.4.2 模型缺陷——逃逸攻击　
9.4.3 数据流处理缺陷　
9.5 机器学习应用安全威胁　
9.5.1 人脸识别应用安全威胁　
9.5.2 语音识别应用安全威胁　
9.6 机器学习安全防御方法　
第10章 金融业务智能风控　
10.1 金融业务风险及威胁分析　
10.1.1 网络黑灰产　
10.1.2 金融欺诈　
10.1.3 信贷风险　
10.2 业务安全策略分析　
10.2.1 设备指纹　
10.2.2 数据保护　
10.2.3 风控模型　
10.3 业务智能风控案例分析　
10.3.1 背景介绍　
10.3.2 系统架构　
第11章 智慧城市信息安全　
11.1 智慧城市概述　
11.1.1 智慧城市的概念　
11.1.2 国内外智慧城市发展现状　
11.1.3 国内外智慧城市评估及标准化进程　
11.2 智慧城市信息化技术体系　
11.2.1 智慧城市技术体系结构　
11.2.2 智慧城市关键支撑技术　
11.3 智慧城市信息安全保障体系　
11.3.1 智慧城市安全现状　
11.3.2 智慧城市信息安全问题　
11.3.3 智慧城