一本书讲透混合云安全
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内容简介这既是一本全面讲解网络安全,特别是混合云安全的著作,它全方位地讲解了混合云环境下的网络安全的理论与实践。本书由阿里云安全团队前身份安全和零信任系列产品负责人撰写,力求全面,全面讲解混合云安全的概念、技术、产品、服务、运营和团队建设;力求实践,基于作者丰富安全经验,从攻防双重视角总结大量方法和最佳实践;力求图解,利用大量图表辅助讲解,先整体后局部,让复杂的更知识通俗易懂。全书一共11章,各章的核心内容如下:第1章立足于网络安全理论,如纵深防御和红蓝对抗等,奠定了混合云安全的理论根基。第2章以业务为出发,阐述了业务发展与混合云安全措施的相互关系。第3章专注于团队建设,强调了安全从业人员在混合云环境下需要持续更新的知识技能。第4~8章从网络边界、计算环境、网站应用、办公安全和数据安全等多个角度,深探讨了混合云环境下的具体安全问题和相应的解决方案。第9章作为核心篇章,详细解析了将传统数据中心与公有云相结合的混合云环境所面临的安全需求和挑战,特别讲解了公有云上独特的安全技术和方法。第10~11章从安全运营和内控合规两个角度,讲解了如何在混合云环境下紧跟时代,并满足各方面的合规要求。本书旨在帮助首席安全官(CSO)、系统架构师、发工程师、安全运维人员以及大学生,共同迎人工智能时代带来的安全新机遇和挑战。
Android性能优化之道:从底层原理到一线实践
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这是一本深度解读Android性能优化底层原理并给出可落地的一线实践指导的专业技术书。书中不仅原理讲解透彻,而且会给出很多基于读者实际工作成绩的实战案例。本书共分为11章,其中第1章总体介绍Android性能优化的背景、本质、方法论和落地方向,第2~10章从原理和实战两个层面分别对内存优化、速度优化、稳定性优化、包体积优化及其他优化行解读。最后一章是作者多年优化从业经验的总结。
Linux系统安全:纵深防御、安全扫描与入侵检测 第2版
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内容简介 这是一部从技术原理、工程实践两个方面系统、深讲解Linux系统安全的著作,得到了来自腾讯、杭州银行、叮咚菜等知名企业的多位行业专家的高度评价。本书从纵深防御、安全扫描、侵检测3个维度细致讲解了如何构建一个铜墙铁壁般的Linux防护体系,不仅包含大量工程实践案例,而且对各种的核心知识绘制了方便记忆的思维导图。 全书共15章: 第1章介绍了安全的概念和保障安全的主要原则,引申出“纵深防御”理念。 第2~9章对Linux系统的纵深防御做了全面、深的讲解,分别从网络层面、操作系统层面、应用层面对Linux系统行安全防护,以及如何在保障业务连续性的前提下做好数据备份和恢复,防止数据丢失或被篡改。 第10章介绍了nmap、masscan等扫描工具的原理与使用,以及各种源和商业Web漏洞扫描工具的原理和使用。 第11~13章重讲解了Linux系统的侵检测,涉及Linux Rootkit、病毒木马检查、日志与审计等主题。 第14章介绍了利用威胁情报追踪最新攻趋势、确定攻事件性质的方法。 第15章首先概要性地介绍了网络安全相关法律和网络安全等级保护制度的背景与联系,然后基于网络安全等级保护制度的要求,介绍了对Linux系统行安全加固的具体方案。
自动驾驶BEV感知算法指南
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本书由智能汽车领域实践型专家联合撰写,带你一次性学透BEV,实现快速落地与创新。在内容设计上,本书以BEV主流技术与工程实践为主线,系统分析介绍BEV算法的基本原理、关键技术和源码级实现方法,助你掌握自动驾驶感知系统的整体架构和设计理念。本书共9章。第1章介绍BEV感知算法的核心概念和框架,强调其独特优势及挑战。第2章概述关键数据集,如KITTI、nuScenes和Waymo,并解释了评估算法性能的指标。第3章深介绍特征提取技术,涵盖图像和激光雷达数据的提取方法。第4章探讨视角转换、注意力机制及Transformer在BEV感知算法中的应用。第5章和第6章分别讲解显式和隐式视角转换下的BEV感知算法,如BEVDet系列和BEVFormer等。第7章和第8章通过实例介绍BEV感知算法的实现过程。第9章讨论大模型在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。
管理者的数字化认知:AI领导力蓝图
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在数字化时代,生成式人工智能(Generative AI)、低代码/无代码平台、机器人流程自动化(RPA)等新技术不断涌现,深刻影响着企业的运作模式与管理方式。然而,面对如此剧烈的变革,许多管理者却感到迷茫和不安。这种焦虑不仅源自于对新技术的陌生,更因为他们缺乏一套系统化的数字化认知和AI领导力。本书正是为了弥合这种认知鸿沟而来的。本书从启发性和实用性的角度阐述了如何建立企业管理者的数字化认知,从而使企业具有敏捷性和适应性的数字化转型特征,并以具体实例说明了管理者如何具备流程、增长和规模的AI思维,如何构建平台驱动型业务的企业架构,从而实现数字化运营模式下的AI生态系统。
大语言模型原理、训练及应用——基于GPT
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在人工智能和机器学习的领域内,语言模型正以前所未有的速度推科技发展的边界。尤其是大型语言模型(LLM)这一细分领域,在理论研究与应用实践之间取得了显著飞越。《LLM大语言模型原理及应用——基于GPT》这本书由三位拥有丰富云计算、AI背景,并且在发及运用OpenAI等先AI系统中处于前沿地带的资深专家精心撰写。全书共7章,内容涵盖从基础概念介绍到复杂系统编排、再到具体行业应用发等多个层面。本书详尽阐述了LLM 的起源、定义及其与传统深度学习方法间关键差异;依次深主流训练框架探讨如何为LLM提供动力,并透露了优化策略以及高效建立算力基础设施所要考虑的因素。不仅如此,作者们还特别注重将抽象理论同现实企业场景相结合,指出GPT 这类模型是如何融日常商务活动中,并通过Copilot 提升生产效率;同时展示插件发案例和敏锐洞察能够助力完成客户服务自动化转换。《实战大语言模型(LLM)——基于GPT的、应用发》对任何愿意走或者已经身处人工智能新纪元里想要更加紧密拥抱AI 技术趋势人士都十分宝贵;它不仅仅是通向知识汪洋海洋般庞杂信息线路图,而且也像一束照亮漫长旅程必需灯塔引导读者遨游于数据泛滥时代浩荡波涛上安然无恙航行。
智能制造实战:DeepSeek在制造业的深度实践
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本书涵盖DeepSeek原理、技术、落地案例,实战制造企业场景,兑现DeepSeek生产价值,推动企业转型。 本书主要内容如下: 首先,介绍DeepSeek的发展历程、技术路线与定位,澄清一些常见误区。并且,详细解析其核心技术,包括Transformer、MoE等基础架构,以及DeepSeek-MoE、MLA等关键创新,以揭示其性能突破与高速发展的技术根源。 接着,由浅入深地讲解DeepSeek应用方法论。基础模式包括提示词设计、多工具协同的应用能力。进阶模式则围绕垂直大模型的构建展开,涉及各种微调技术、RAG及AI Agent的基础架构与实践路径,为行业实践打下基础。 随后,视角聚焦于制造业场景,实现DeepSeek的部署与应用。先从决策层面,分析制造业的数字化现状、企业对大模型的核心需求及重点落地场景,进一步讨论DeepSeek私有化部署的必要性、成本结构、资源规划(场景、模型、算力、数据)与实施路线。再从实战层面,讲解Ollama、ChatBox本地化部署,基于Dify开发应用,构建知识库问答助手,设计自动化工作流等。 之后,进入案例演示环节。先以“企业超级员工”为主题,展示DeepSeek在制造业典型业务中的落地应用,如基于Dify构建智能生产合规助手、智能办公助手等。再进一步介绍制造业业垂直大模型的构建流程,包括数据集制作,以及基于LLaMA-Factory微调等。 *后,进行总结与展望,为企业提供有效的决策参考。对DeepSeek的能力边界、算力需求、成本效益等关键问题进行系统评估,并展望AI赋能制造业的未来发展方向。
人工智能驱动的网络管理与安全技术
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本书涵盖了一系列网络自动化和安全管理关键主题,包括资源分配和调度、网络规划和路由、加密流量分类、异常检测和安全操作。本书共11章。第1~2章*介绍了当前可应用于网络管理和网络安全管理的人工智能与机器学习技术,以及已有的相关行业产品、标准、研究项目和概念验证成果。第3~9章详细阐释了人工智能与机器学习技术在各种网络管理和网络安全管理任务中的具体应用案例。第10章详细介绍了智能网络管理与运维的系统框架,并深入探讨了相关解决方案的部署思路。第11章对全书进行了总结,同时提出了一些值得进一步研究的挑战与开放性问题,以期对该领域未来的研究发展提供借鉴和启示。
区域性银行数字化转型:方法论与实践
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这是一本讲解区域性银行数字化转型方法论与实践的著作,是区域性数字化转型的标准读本。 作者结合自己在银行业20余年的服务经验以及亲身参与30余家区域性银行数字化转型的经验,从战略、战术、方法、能力、文化5个维度总结出了一套适用于区域性银行的方法论,涉及银行的组织、人才、科技、数据、流程、业务等多个方面,并以案例的形式解构了10余家银行用这套方法论体系推动数字化转型的过程与结果,用事实和数据证明了这套方法论在实践中是有效的。 全书的核心内容围绕区域性银行的数字化转型方法论模型展,模型分为5个方面: (1)定战略:明确数字化转型的愿景、使命和目标。 明确愿景:造特色鲜明、风控优良的区域蕞佳银行 明确使命:为客户提供“所见即所得”的金融服务 明确目标:构建数字化的“生态银行” (2)选战术:明确“灯塔工厂”模式就是适合区域性银行的数字化转型战术。 (3)定方法:明确数字化转型的基本方法。 摸家底:通过6个步骤详细讲解了银行如何对自身的现状行全面评估; 搭架构:讲解了区域性银行数字化转型的几种常见架构、搭建架构的5个步骤,以及影响架构的4类关键要素; 定路径:讲解了区域性银行数字化转型的5种常见路径、4个实施步骤,以及确定路径的4类关键要素; (4)建能力:介绍了区域性银行数字化转型应该构建的技术能力,包括业务中台和数据中台设计能力、数据治理能力、在线协同能力等。 (5)塑文化:强调了银行的高管、中层、普通员工应该建立“用数据说话”的思维和能力,形成统一的数据文化。 本书的方法论来源于实践,目前正在区域性银行广泛应用,未来这套方法论还会基于实践不断优化和完善。
Apache Pulsar原理解析与应用实践
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这是一本从实践角度解读Apache Pulsar相关组件、工作原理和落地实践的专业指导书。本书主要面向的是初中级读者,从基础概念讲起,逐渐扩展到基本操作、核心技术、常用工具及典型应用等。本书共分为10章:第1章主要介绍与Apache Pulsar相关的基础知识,比如发展历史、适用场景、优势与不足,以及与消息队列框架相关的知识等。第2章主要介绍Apache Pulsar的核心概念和架构。第3~9章主要介绍行实操必须具备的内容,比如Apache Pulsar安装部署的方法、基本操作、核心组件、高级特性、输/输出、Pulsar SQL、运维方法等。第10章是实操落地的方法,包括Pulsarde 应用模式、flink配合实现实时处理、构建实时消息管道得具体实践等。
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。
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。
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。
一本书读懂大模型:技术创新、商业应用与产业变革
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内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南,既是一本大模型的科普书,又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版,从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂,内容上深浅出,呈现上图文并茂,给读者良好阅读体验的同时,让读者对大模型的理解事半功倍!无论你是AI工程师,还是完全没有IT技术背景的爱好者;无论你是一线的从业人员,还是企业的管理者和决策者,你都能通过本书系统理解和掌握大模型,从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力,把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书,我们每个人都能从中收获以下知识:(1)AI的本质和AI发展的4个阶段;(2)大模型的核心技术和大模型的技术化路线;(3)大模型的算力基础设施和数据基础设施;(4)基座模型的智能涌现和3大应用模式;(5)大模型对互联网行业的影响以及带来的机会;(6)大模型的应用全景,以及医疗、媒体、金融、政务、工业等领域的大模型解决方案;(7)大模型的产业图谱和商业模式,以及大模型产业的发展趋势;(8)大模型带来的风险及其治理思路;(9)大模型未来在经济发展、社会治理、科技创新、AI治理等方面能发挥的作用和价值。希望这本书能实现人工智能和大模型普惠,帮助我们每个人、每一家企业把握住大模型的时代机遇,成为时代的引领者和弄潮儿。
App安全实战指南:Android和iOS App的安全攻防与合规
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本书覆盖Android和iOS两大主流系统,从零始,带领读者全面掌握App安全的知识与技能。全书共分为十章,主要包括以下4个方面: 1.详细介绍App的运行机制、分析工具和汇编语言等基础知识。帮助读者掌握必要的技术原理和分析技能。 2.主要讲解App的常见攻方式,以及安全加固和通信安全等传统的信息安全理念。为发者提供有效的防御攻的方法,构建更加安全的移动应用。 3.重关注业务防控,包括设备指纹、设备环境检测和用户异常行为的识别等。帮助发者识别并应对各种潜在的安全威胁。 4.针对日益严格的App监管环境,根据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》及相关标准,结合实操,探讨如何实现App合规。 总之,通过学习本书,读者不仅能够深了解App安全的基础知识与高级技术,还能获得丰富的实战经验和实用的防护策略。
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。
机器人行为的发育型组织
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本书介绍了应用于机器人的传感运动发育阶段的计算框架,揭示了机器人发所需的最根本的系统构成,强调了与生物系统具有相似性的机器人系统,提供了不同于传统机器人技术书籍的新视野,这不仅有望启发学术界辟新的机器人研究热,也有可能为国内相关机器人企业提供新的产品框架和传统技术难题的解决方法。本书适合高等院校机器人工程、自动化、计算机等相关专业的高年级本科生和研究生阅读,也可以供从事机器人研究与应用、发展心理学、神经学、生物力学和运动学、行为神经学,以及希望探索具身化作用的认知科学等研究人员参考。
深入理解eBPF与可观测性
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本书由龙蜥社区操作系统及eBPF专家联合撰写,带领读者一次性学透eBPF原理与Linux可观测性,让性能与安全问题无所遁形,效果立竿见影。具体来说,本书系统介绍eBPF技术生态、特性、五大主流发框架,并深度剖析应用、网络、内存、I/O、调度、安全六大关键Linux可观测性实践。本书共9章,从逻辑上分为两部分。第一部分为eBPF基础(第1~3章):第1章概述eBPF技术的发展历程和应用场景;第2章深解析eBPF的指令集、辅助函数及程序类型设计原理;第3章介绍如何使用libbpf、BCC、eunomia-bpf、Coolbpf等工具发eBPF程序,尤其是BTF和CO-RE技术的应用。第二部分为eBPF可观测性实践(第4~9章),第4章探讨eBPF在用户态应用层面的可观测实践,如Java应用的GC观测;第5章讲解内核网络收发包流程及使用eBPF分析网络抖动的方法;第6章介绍内存性能瓶颈的优化方法,包括使用eBPF检测内存分配延迟和内存泄漏;第7章分析I/O子系统的原理和性能瓶颈,并介绍使用eBPF监测I/O延迟分布和I/O卡顿问题;第8章介绍eBPF在调度系统上的观测实践,包括长时间关中断和持续性能追踪等;第9章则聚焦于eBPF在系统安全上的实践,如使用LSM行安全防御、监控程的各种行为等。
大语言模型原理、微调与Agent开发
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本书全面探讨了大语言模型(通常可简称“大模型”)在应用发中的核心技术与实现。内容涵盖了大语言模型的基本原理、微调与优化技术、复杂项目发流程及高效实用的工程实践案例,通过结构化的模块设计和详细的代码解析,帮助读者快速掌握相关技术并应用于真实场景,搭建从理论到实践的完整知识体系。本书分为四部分,共10章,系统梳理了大语言模型的核心架构与原理,深讲解了Transformer模型的构造与训练机制,全面介绍了现代微调方法(如LoRA、P-Tuning等)以及模型量化、编译与推理优化的关键技术。针对应用场景,本书结合多个企业级实际案例,包括电商智能客服平台、编程辅助插件、寻人检索数据库和硬件发工程师助理等,详细展示了从需求分析、数据处理、模型选择到上线部署的完整发流程。这些案例不仅强调技术实现,还融了工程实践中常见的问题与解决方案,为读者提供了丰富的参考资料。本书适合对大语言模型感兴趣的技术爱好者、希望深研究模型微调与优化的科研人员、从事人工智能发的工程师和产品经理,同时也适合高等院校相关专业学习大语言模型的师生。同时,随书附赠案例代码、教学视频及授课用PPT,读者可通过扫封底二维码获取。无论是初学者学习理论基础、学生探索前沿技术,还是工程师在一线工作中行实践发,本书都能提供系统化的知识体系和实用的发技能。
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。

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