大模型安全、监管与合规
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内容简介这是一部从技术安全、监管框架、合规要求、伦理道德等角度全面讲解生成式人工智能安全问题的实战性著作。本书在坚实的理论基础之上,通过丰富的案例和翔实的数据,系统梳理了企业当下在生成式人工智能实践中面临的各种安全挑战,并给出了应对策略。本书的目标是为读者提供全面且实用的行动框架和实操指南,以促生成式人工智能行业的健康发展。本书融合了跨学科专家的技术和经验,作者团队包括安全领域的资深技术精英、微软创新教育专家(MIEE)、生成式人工智能技术专家,以及在大数据企业、法律界深耕多年的知识产权与数据合规方面的专家。他们凭借各自的专业知识和实践经验,将理论与实务紧密结合,为读者提供了宝贵的见解和参考。阅读并掌握本书,你将收获以下10个方面知识:(1)大模型安全的范畴、现状和挑战:包括安全、监管与合规的关键问题,以及国家安全和社会治理角度安全隐患和风险。(2)大模型技术层面的安全风险:包括信息安全原则、传统安全风险、识别和分析人类意图的挑战,以及大模型的固有脆弱性。(3)大模型监管与合规的法律框架:包括全球范围内的AIGC的监管现状,如诉讼压力、执法调查和立法展,以及国内监管体系和国外典型法域的监管实践。(4)大模型知识产权合规:在大模型的发和应用中,如何确保知识产权的合规性,包括著作权、源协议、专利权、商标权和商业秘密的保护。(5)大模型数据合规:在大模型的构建过程中如何确保数据合规,包括模型训练、应用和优化等全流程的数据合规。(6)大模型内容安全:在大模型的应用过程中如何确保内容安全,包括内容监管、内容安全风险和内容安全合规。(7)大模型算法合规:在大模型的构建和应用发过程中如何确保算法合规,包括算法备案、人工智能安全评估、算法公透明、算法生成内容标识、算法反歧视、与算法有关的侵权和算法合规要总结。(8)大模型伦理安全:在大模型的构建和应用过程中如何确保伦理安全,包括伦理风险、成因分析、治理实践、应对策略和自查工具表。(9)大模型的安全保障方案:如何构建一个既安全又可信的大模型环境,包括传统技术层面的安全保障、数据层面的保障策略和可信属性角度的安全防护策略。(10)生成式人工智能的发展趋势:从技术视角和法律视角,洞察大模型在安全、监管与合规方面的发展趋势。
红蓝攻防:构建实战化网络安全防御体系
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内容简介 这是一部从红队、蓝队、紫队视角全面讲解如何行红蓝攻防实战演练的著作,是奇安信安服团队多年服务各类大型政企机构的经验总结。 本书全面讲解了蓝队视角的防御体系突破、红队视角的防御体系构建、紫队视角的实战攻防演练组织。系统介绍了红蓝攻防实战演练各方应掌握的流程、方法、手段、能力、策略,包含全面的技术细节和大量攻防实践案例。 第1部分(第1章) 红蓝对抗基础 首先,阐述了为何要行实战攻防演练以及实战攻防演练的发展现状;其次,介绍了红队、篮队、紫队的定义及演变趋势;Z后,概述了实战攻防演练中暴露的薄弱环节以及如何建立实战化的安全体系。 第二部分(第2~5章) 蓝队视角下的防御体系突破 讲解了蓝队行防御突破的4个阶段、8种攻手段、各种能力,以及近10种采用不同攻策略的经典案例。 第三部分(第6~10章)红队视角下的防御体系构建 讲解了红队构建防御体系的4个实施阶段、8种防守策略、5类防护手段、5类关键设备,以及来自各大政企机构的经典防守案例。 第四部分(第11~13章)紫队视角下的实战攻防演练组织 首先从演练组织要素、组织形式、组织关键和风险规避措施等方面讲述了作为组织方紫队应如何组织一场实战攻防演练,然后从组织策划、前期准备、实战攻防演练、应急演练、演练总结5个阶段详细介绍了组织方的工作内容,Z后介绍了演练结束后沙盘推演的整体策划和组织过程。
Python深度学习:基于TensorFlow 第2版
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1.内容选择?:提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广,既有对基础、原理的要求,也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平?如何尽快把所学运用到实践中?这方面虽然没有捷径可言,但却有方法可循。本书基于这些考量,希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?:机器学习与深度学习的三大基石(线性代数、概率与信息论及数值分析)?;机器学习与深度学习的基本理论和原理?;机器学习与深度学习的常用发工具(Python、TensorFlow、Keras等)?;TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?:找准易撕口,快速实现由到面的突破 我们塑料袋时,一般从易撕口始,这样即使再牢固的袋子也很容易。面对深度学习这个“牢固袋子”,我们也可以采用类似方法,找准易撕口。如果没有,就创造一个易撕口,并通过这个易撕口,实现到面的快速扩展。本书在面对很多抽象、深奥的算法时均采用了这种方法。我们知道BP算法、循环神经网络是深度学习中的两块“硬骨头”,所以我们在介绍BP算法时,先介绍单个神经如何实现BP算法这个易撕口,再延伸到一般情况?;在介绍循环神经网络时,我们也先以一个简单实例为易撕口,再延伸到一般情况。希望这种方式能帮助你把难题化易,把大事化小,把不可能转换为可能。 3.表达形式?:让图说话,一张好图胜过千言万语 机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论,如NumPy的广播机制、梯度下降对学习率敏感、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等,这些内容如果只用文字来描述,可能很难达到让人茅塞顿的效果,但如果用一些图来展现,再加上适当的文字说明,往往能取得非常好的效果,正所谓一张好图胜过千言万语。 除了以上谈到的三个方面,为了帮助大家更好地理解,更快地掌握机器学习、深度学习这些人工智能的核心内容,本书还包含了其他方法,相信阅读本书的读者都能体会到。我们希望通过这些方法或方式带给你不一样的理解和体验,使你感到抽象数学不抽象、深度学习不深奥、复杂算法不复杂、难学的深度学习也易学,这也是我们写这本书的主要目的。 至于人工智能(AI)的重要性,想必就不用多说了。如果说2016年前属于摆事实论证阶段,那么2016年后已事实胜于雄辩阶段了,而2018年后应该撸起袖子加油干了。目前各行各业都忙于AI ,给人“忽如一夜春风来,千树万树梨花”的感觉!
企业应用架构模式(典藏版)
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本书是一部系统总结企业级软件架构方法、思想和模式的著作,被誉为“软件架构领域最重要的10本书之一”。原书被翻译为葡萄牙语、波兰语、德语、俄语、韩语、日语、简体中文等多种语言,畅销不衰,并曾获得美国《软件发》杂志颁发的“Jolt生产效率奖”。 第一部分(第1~8章)介绍企业应用架构领域需要掌握的关键知识和可能遇到的问题,并给出了这些问题的初步解决方案;第二部分(第9~18章)在对这些解决方案行细化的同时,总结出了51种实用的软件架构模式,每个模式都详细给出了使用场景、解决方案、UML表示等。 这些模式从不同层次、不同侧面展示了什么是好的企业应用架构,以及如何设计好的企业应用架构,不管企业应用发的技术和平台如何变化,这些模式始终能在企业应用架构中发挥重要的作用,是不可或缺的内功心法。
用户研究方法:卓越产品和服务的用户研究技巧
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内容简介 本书是用户研究领域的标准性著作,它能帮助读者构建完整的用户研究方法体系,并用该体系其造卓越的产品和服务。本书是作者在中兴、腾讯、OPPO、唯品会等企业10余年产品设计和用户研究的经验总结,系统总结和阐述用户研究的流程、方法、工具,用户研究在产品研发全流程中的应用,以及用户研究经验的总结和沉淀。 全书共10章,主要分为三篇。 第1篇(第1~5章) 主要介绍用户研究的基础知识,以及用户研究的流程、方法与工具。帮助读者建立对用户研究建立基本认知,掌握数据收集方法、分析方法以及用户研究工具的使用。 第二篇(第6~8章) 主要从业务实践的角度讲解用户研究的流程、方法和工具在产品研发全流程中的具体应用,手把手指导读者如何通过好的用户研究来造卓越的产品和服务。 第三篇(第9~10章) 首先总结了如何将用户研究的结果沉淀下来并赋能业务,然后分享了作者自从事用户研究以来遇到的常见问题及其解决方案,希望能帮助读者在某些问题上少走弯路。 不管是用户研究领域的学生,还是有经验的职场从业者;不管是产品经理、产品策划、运营经理、设计师,还是类似于人力资源等各种需要与用户交道的岗位,本书都能帮助你更懂你的用户,从而造出用户需要的产品。
小微信贷智能风控
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这是一本能为小微信贷风控提供全面实战指导的标准化著作,也是一本能助力小微信贷风控智能化转型的著作。它融合了来自互联网风控、产业风控、小微信贷产品风控领域的4位资深专家的实战经验,兼具方法性和实用性。 具体地,本书主要讲解了如下内容: (1)小微信贷的定义、特征和主要模式; (2)小微信贷面临的市场风险、获客风险、欺诈风险、信用风险、流程风险、操作风险以及这些风险的防范; (3)小微信贷的产品设计与运营; (4)基于风险视角的小微信贷产品的获客与客户运营; (5)管理小微信贷产品常用的基础设施,包括智能风控系统、数据与变量等; (6)小微信贷智能风控模型体系的搭建、模型的全生命周期管理以及主要模型的使用; (7)小微信贷智能风控审批策略的制定、监测与调优等;
OpenCV4应用开发:入门、进阶与工程化实践
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本书专注于介绍OpenCV4在工业领域的常用模块,通过合理的章节设置构建了阶梯式的知识学习路径。化繁就简、案例驱动,注重算法原理、代码演示及在相关场景的实际使用。本书还介绍了深度学习知识与发技巧,拓展OpenCV发者技能。全书共16章,分为3篇。 ● 基础篇(第1~4章):主要介绍OpenCV的简单使用、像素操作、色彩空间、图像直方图。 特色:从如何配置OpenCV发环境始到完成第一个OpenCV代码演示,从图像的表示到基本的像素操作,方便读者全面扎实地掌握基本图像处理知识与函数使用技巧,为深学习下坚实基础。 ● 阶篇(第5~12章):主要介绍卷积操作、二值图像分析、形态学分析、特征提取、视频分析、机器学习、DNN。 特色:结合代码演示学习OpenCV框架中主要图像处理模块的算法原理与相关函数使用,通过多个案例通知识节,学会使用OpenCV传统算法解决实际问题。 ● 高级与实战篇(第13~16章):主要介绍YOLO 5自定义对象检测、缺陷检测、OpenVINO加速与CUDA加速。 特色:面向工程应用,帮助OpenCV发者提升技能,通过实战案例增强OpenCV应用能力,掌握视觉发必*的深度学习知识,以及从模型训练到部署加速的技巧。
制造业大模型的构建与实践
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在智能制造和数字化转型的背景下,这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人,基于实际项目落地经验撰写。本书主要内容如下:(1)基础篇首先,探讨大模型在制造业中的应用与价值,使读者对二者的关联建立基本认知。然后,介绍大模型的发展历程、核心概念和 Transformer 架构原理。之后,深讨论大模型构建路径,包括数据处理、分词、词嵌和训练等关键步骤。同时,指出预训练模型的局限性,并提出相应的优化策略,如指令微调和混合专家模型。此外,本篇还涉及多模态大模型与 AIGC技术,以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。(2)应用篇首先,介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法,包括 8 种适用情形、垂直领域微调技术和 RAG(检索增强生成)技术。然后,围绕 AI Agent,介绍其内部原理、应用案例、与 RPA(机器人流程自动化)的关系以及实战工具 LangChain的使用方法。着,详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术(如蒸馏、量化、剪枝等)以及软硬件适配策略。并且,通过两个实践案例,展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用,涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。最后,综合全书内容,对大模型的技术与应用行梳理和总结,并且对其未来发展趋势行深思考和展望。
大模型应用开发:核心技术与领域实践
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本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写,一本书通大模型的技术原理与应用实践壁垒,深大模型3步工作流程,详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案,全流程讲解6个典型场景的应用发实践。 本书共10章,从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用发实践”三部分。基础知识(第1章)介绍大模型定义、应用现状、存在的问题,以及发展趋势。原理与技术(第2和3章)详细讲解大模型的构建流程、Transformer模型,以及模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术,之后介绍了推理优化、大模型训练、大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用发实践(第4~10章)详细讲解大模型插件应用发、RAG实践,以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。
x86汇编与逆向工程:软件破解与防护的艺术
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本书以软件反汇编技术为中心,首先带领读者从x86的基础知识始,学习如何读取、编写和构建赋能全球大量计算机的汇编语言;然后介绍如何使用IDA、Ghidra、Olly 等业界最受欢迎的工具对应用程序行逆向工程;着介绍如何利用补丁和密钥生成等技术行软件破解,所有这些都利用了汇编和逆向工程的知识;最后从防御的角度向读者介绍相关技术,使他们能够更好地保护自己的软件。本书将引领好奇的读者深软件破解和计算机的核心,探索其运作机制。深学习x86计算机的运行原理,不仅对逆向工程和软件破解来说至关重要,还能帮助读者在代码优化、效率提高、调试、编译器设置调整以及芯片选择等方面成为更出色的发者。
Doris实时数仓实战
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这是一本讲解如何用当下流行的数据仓库技术Doris搭建实时数仓的著作。 前10章详细讲解了Doris的技术与实践,包括安装、部署、数据定义、模型详解、数据导、数据查询、查询优化、FlinkSQL、外部表、集群运维等; 第11-14章详细讲解了数据仓库的设计、OLAP的查询以及实时数仓的建设等。
数字化转型模式与创新:从数字化企业到产业互联网平台
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企业数字化转型的终极目标不是成为数字化企业,而是从数字化企业化为产业级数字化平台,成为产业的领导者。 这既是一本手把手教读者如何从0到1构建数字化企业的著作,也是一本为数字化企业从1到10造产业级数字化平台提供完整路径和方法的著作,它将为企业数字化转型新格局。 本书主要内容分为三个部分 上篇 向内构建数字化企业(第1~3章) 本书围绕智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制4大数字化转型的应用场景(几乎能覆盖所有企业类型),梳理出智能供应、数字化采、智能物流、供应金融、数字化营销、动产融资、B2B、B2C、S2b2c、B2B2B、C2M等11个数字化转型的业务切(“转什么”),并将这11类业务的数字化转型模式、方法和案例提炼为11种工具(“怎么转”),确保读者看了就能懂。此外,本书还告诉读者如何用商业模式的创新理论将这些工具组合使用,衍生出更多、更有价值的数字化转型解决方案。 中篇 向外构建产业互联网平台(第4~6章) 成为数字化企业只是企业数字化转型的步,大型企业或行业龙头的目标应该是从数字化企业化为产业数字化平台,将平台的能力放给行业里更多的企业,从而成为产业的龙头。本书为转型成功的传统企业升级为产业数字化平台和数字原生企业提供了完整的路径和方法,并给出了大量的真实案例。 下篇 数字化转型案例分析(第7~9章) 通过3个有代表性的、综合性的真实案例,从企业背景、业务现状、转型动机始,逐步地讲解了它们是如何实现数字化转型并升级为产业级数字化平台的,企业可以直借鉴。
巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘
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内容简介这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作,又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看,本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛,又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧,帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看,本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具,而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。阅读完本书,你将掌握以下知识:(1)数据分析、数据挖掘以及机器学习算法的基础知识。(2)ChatGPT等AI工具的注册及使用,以及如何使用这些AI工具学习Python。(3)使用ChatGPT辅助各种常见的数据操作和数据预处理。(4)使用ChatGPT辅助静态数据可视化和数据交互可视化。(5)使用ChatGPT辅助聚类分析、关联规则分析、回归分析。(6)使用ChatGPT辅助学习降维算法、决策树算法、随机森林、k近邻算法、支持向量机算法、神经网络算法。(7)使用ChatGPT辅助数据建模以及对模型的性能行评估和优化。本书采用由浅深的写作方式,既确保了内容的可理解性,又保持了足够的深度,配有详细的代码示例和实践指导,确保每位读者能够轻松上手并从中获益,提升自己的分析效率和洞察能力。本书采用案例驱动的写作方式,通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂,理论与实践结合,注重实用性和可操作性,帮助读者快速掌握核心知识。提供丰富的实际案例和操作指南,涵盖多种AI工具和交互技巧,确保读者能够学以致用。
Spring Cloud Alibaba微服务架构设计与开发实战
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本书涵盖了Spring Cloud Alibaba框架的八大核心技术主题,分别是注册中心、远程调用、负载均衡、配置中心、服务网关、消息通信、分布式事务和服务可用性。并且,通过一个系统性的项目案例,讲解企业级微服务系统发的工程实践。其间提供大量的设计图例和示例代码,更提供配套的视频教程。对于每个主题,书中采用“技术概念和特性→框架使用方法→项目案例实战→核心原理和源码剖析”的方式讲解,使读者递式学习。总的来说,本书具有以下4大优势。- 项目驱动:从零构建微服务案例项目,基于技术组件持续重构和演。- 专项组件:提供灰度发布、网关扩展、可靠事件、关降级等专项组件。- 代码赋能:面向日常微服务系统发需求,提供即插即用的代码模板。- 视频演示:提供项目代码的完整视频讲解,手把手演示框架功能特性。
用故事点亮设计:产品设计中的叙事艺术
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本书是一本揭示叙事力量在设计领域应用的创新之作。作者通过深剖析,展示了如何运用故事的力量来指导产品设计,创造出既美观又富有意义的用户体验。书中不仅阐述了叙事设计的基本原理和方法,还通过丰富的实践案例,向读者展示了如何将这一理念应用于实际项目中。无论你是希望提升产品设计水平的专业人士,还是对设计思维感兴趣的普通读者,都能从这本书中获得宝贵的启示和灵感。通过学习书中的叙事设计技巧,你将能够更好地理解和满足用户需求,创造出更加引人胜、富有情感共鸣的产品体验。
情报驱动应急响应(原书第2版)
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本书在第1版的基础上对网络分析概念和流程行了改,提供了将这些技术整合到事件响应过程中的最佳实践。全书分为三部分:基础知识部分(第1~3章),介绍网络威胁情报、情报流程、事件响应流程,以及它们如何协同工作;实战部分(第4~9章),介绍使用F3EAD流程演练情报驱动事件响应(IDIR)的流程,包括查找、定位、消除、利用、分析和传播;未来之路部分(第10~11章),探索IDIR的未来发展方向,包括战略情报的作用、架构、获取以及如何创建情报计划等。本书可以帮助事件管理人员、恶意软件分析师、逆向工程师、数字取证专家和情报分析师理解、实现这种关系并从中受益。
数字化运维创新与实践
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本书基于数字化运维的背景、概念和内涵,全面阐述了数字化运维的理念、方法和实践。从数字化运维的标准建设出发,本书提出了一套具有可行性的数字化运维体系框架,包括顶层规划、蓝图构建、IT流程管理与优化、运维数据治理与应用、立体化监控指标体系、运维可视化中心、资产管理与CMDB等,同时还考虑了安全运维以及业务连续性。本书结合不同行业尤其是制造业的案例,介绍了成功实施数字化运维体系的可行性技术、工具,为数字化运维的实践提供了有价值的参考。对于企业管理者来说,是一本优秀的参考书。
知识增强大模型
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全书共分10 章,全面介绍知识增强大模型涉及的各类技术,涵盖大模型、向量数据库、图数据库、知识图谱、检索增强生成、GraphRAG 等内容,并辅以丰富的实例、精心绘制的插图和深浅出的技术解析,帮助读者快速掌握知识增强大模型的理论,引导读者逐步构建知识增强大模型应用。 本书既可以作为人工智能相关的技术从业者、企业或机构管理者的工具书,指导实际工作;也适合作为人工智能、计算机等相关专业高年级本科生或研究生学习知识增强大模型应用发的门图书和阶指南。
银行数字化业态风控:原理与实践
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内容简介 这是一本系统指导银行如何为电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种数字化业态构建智能风控体系的著作。作者基于30余年的银行业从业经验,系统梳理和总结了“规制建设—技术应用—合规嵌入”三位一体的风控策略及其实践方法。本书既提供传统风控框架,又适配智能化趋势的安全设计,涵盖线上产品标准化迭代研发、服务全旅程管理分析、跨业态联控共治机制运用和平台敏捷治理体系建设等实践内容,为从业者提供从理论到实践的完整框架,意在帮助读者了解银行数字化风控的演进体系,更好地感知风险态势及策略布局。 掌握本书内容,您将收获以下核心价值。 (1)*理解数字化风控体系:系统学习电子银行、网上银行、手机银行、开放银行、远程银行5种业态的规制建设、技术应用与合规嵌入,构建完整的数字化风控知识体系。 (2)洞悉前沿技术应用:深入了解AI、大数据、区块链等技术在智能风控中的原理与实践,包括设备指纹、生物探针、专家规则、模型脚本、关系图谱等10余种具体应用,助您驾驭未来风控挑战。 (3)掌握合规与伦理治理:厘清开放场景中银行账户、数字人民币、银行数据等开放要素的合规边界与安全防护体系,理解金融科技伦理治理路径,有效规避法律与声誉风险。 (4)获取实战解决方案:学习针对图文识别、智能客服等新型服务的“内容合规审查+AI情绪识别”闭环管理模式,以及应对外部欺诈、内部违规操作等超过15种具体类型风险的防控方案。 (5)提升职业竞争力:借鉴作者30余年国有大行管理经验,将理论研究与实践策略深度融合,为银行从业者、监管人员及金融科技专家提供跨业态风控指南,助您在数字化转型中脱颖而出。 (6)紧跟政策法规动态:全书收录并解读了超过20部数字金融领域监管政策法规,包括《电子签名法》《反洗钱法》《网络数据安全管理条例》等,确保您的风控实践始终符合监管要求。 本书不仅是理论的殿堂,更是实践的宝库。它集成了实践中各类展业平台的业务功能、技术应用、法规依据、风控策略等方面的新成果,融合了银行业务、技术、服务的“管、控、防”数字化要略,旨在提供银行前沿数字化转型探索经验和专业性风险控制管理策略,以便读者理解银行数字化风控现状和未来趋势。
物联网漏洞挖掘与利用:方法、技巧和案例
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伴随着万物互联的时代背景,物联网安全愈发值得关注,但物联网安全研究需要的知识面更加广泛、内容更加丰富,初学者的学习难度较大。本书是一本面向初学者的物联网漏洞挖掘与利用的实战宝典。作者融合丰富的工作、科研与实战经验,详细阐述物联网漏洞挖掘与利用的各方面知识,而提高学习人员的物联网安全实战经验。本书对物联网安全研究所需知识行了系统的梳理与总结,通过阅读本书,你将获得以下方面的知识。 ?物联网测试环境搭建,掌握物联网安全研究需要的硬件、软件测试工具。 ?掌握物联网安全研究聚焦的硬件协议,掌握其工作原理与安全风险。 ?通过物联网协议及漏洞示例,掌握物联网协议层漏洞的挖掘与利用技巧。 ?掌握固件获取的几种主流方式,并掌握固件模拟的常见方法。 ?掌握固件加解密的常见方法。 ?掌握固件常见的文件系统,并掌握固件重包的常用方法。 ?掌握常见的中间件实现原理及历史漏洞,掌握常见的基址恢复与符号恢复方法。 ?掌握常见的物联网漏洞类型及利用方式,并掌握漏洞复现所需要的环境搭建方法。 ?掌握自动化漏洞挖掘的常见手段,并掌握其在物联网安全中的应用。 ?通过分析实际物联网设备的漏洞挖掘实例,掌握从逆向分析到漏洞利用、后门植的流程与方法。 ?掌握车联网的基本知识及常见攻面。 ?掌握物联网中常见的信息收集工具与信息收集方法,并掌握固件中关键信息的分析方法。 ?掌握物联网中常见的权限维持方法,掌握基本的后门制作方法。 ?掌握物联网中常见的攻后藏匿方式。 ?通过工控安全的具体攻事件,掌握物联网工控安全的基本知识及常见分析手段。
AIGC辅助软件开发:ChatGPT 10倍效率编程实战
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这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件发全流程效率和质量的实战性著作。 全书以软件发的流程位主线来组织内容,详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端发、前端发、后端发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能,在提高研发效率和质量的同时,提升自身的实力。 AIGC工具在软件研发12个主题的使用方法,全部以实战项目案例的方式展讲解,有具体的工程化思路,也有可复用的提示词,还有对使用经验的总结和注意事项的提醒。只要跟着本书的案例实操一遍,就能顺利跃迁为AI时代的新程序员,与AI共同化,成为不被AI淘汰的人。

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