少儿计算思维养成记:六个孩子的编程学习笔记 第2版
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计算思维是信息社会创新型人才的素养。本书是少儿计算思维养成过程的忠实记录:中国科学院计算技术研究所三位研究员组织了小SIGMA数学特别兴趣组亲子班,教授孩子们数学思维与计算思维。孩子们在学习时编程序、写心得、记笔记,zui终汇集成册,形成本书。 本书通过10讲编程基础和18讲动手实例,讲述6个基本计算思维,包括从zui简单的做起、逐级逼近、带剪枝的枚举等。第2版新增了3讲,讲述随机性的妙用,并大幅扩展“教师评”,为家长朋友提供更详细的导读。 本书具有三大特色: ·以计算思维为纲,内容深刻。 ·以少儿视角行文,浅显易懂。 ·以动手促动脑,手脑并重。 这是一本“孩子写给孩子看”的书,适合中小学生阅读自学,有助于科学素质培养、思维习惯养成。家长和老师也可以本书作为教材,以书中“教师评”为导读,按“背景知识->基本思路->编程步骤”的顺序讲授,zui后对比、检验实验结果。 在少儿时期养成计算思维,终身受益!
工业软件云战略
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本书阐述了工业软件的数字化转型和云化趋势,描绘了基于新架构、新标准、新模式的新一代工业软件。书中提出以面向未来的新一代“云计算架构”为中心的新型工业软件概念,重新定义新一代工业软件架构和标准体系,并详细阐述了基于工业云服务平台,采用场景化SaaS聚合生态优势,造由“平台+生态”构成的全栈自主可控工业软件体系,形成云工厂/行业云的新商业模式。这种创新的工业软件体系可以无缝融合到国内蓬勃兴起的工业互联网框架中,为工业互联网提供重要的服务。
嵌入式虚拟化技术与应用:ACRN开源项目实践
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伴随着物联网设备的指数级增长,在需要高算力的场景,例如软件定义汽车驾驶舱、工业领域的工作负载整合,源虚拟化技术在嵌式系统上受到了越来越多的关注和应用。本书首先介绍虚拟化技术的基本原理,包括CPU虚拟化、内存虚拟化、中断虚拟化和设备虚拟化,对比KVM在云服务器上参考实现,重介绍了源嵌式虚拟机ACRN的架构设计、原理和实现。还特别总结了虚拟化系统的实时性能调优方法和功能安全认证实践,以及嵌式虚拟化技术的典型应用场景案例分析。本书作为嵌式虚拟化技术门参考书,通过对ACRN源软件的介绍,帮助读者从代码始了解、学习、发虚拟机软件,掌握嵌式虚拟化技术并应用于工程实践。
语义解析:自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
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如何保证大模型输出内容的可靠性? 如何建立自然语言和形式逻辑之间的映射? 如何在工业级应用中将自然语言查询自动转换为SQL语言? 如何由浅深地实现一个知识图谱问答系统? 如何使用预训练技术提高模型语义理解的能力? 如何通过数据增强的方法提升语义解析的效果? 在实际产品中如何应用语义解析技术? 以上所有问题都能在本书中找到答案! 语义解析技术能解决大模型无法保证输出的形式语言可靠性和输出答案真实性的问题。本书由语义解析大赛获奖者撰写,通过本书的学习,读者可以了解NLP的相关技术,掌握自然语言生成SQL和知识图谱问答的实现方法。 本书从逻辑上分为三部分。 第一部分(第1章):从具体的语义解析问题手,引出了各种主流技术,讨论了不同技术方案的对比和实现路径,并比较了不同数据集和技术路线的实验效果。 第二部分(第2~6章):详细讲解了5种语义解析技术路线,即基于机器翻译、模板填充、强化学习、GNN、中间表达的技术原理与实现示例。 第三部分(第7~11章):讲解了如何从零始构建一个语义解析系统,并针对NL2SQL和知识图谱问答的不同应用场景提供实践方案。同时,阐述了在产品中落地语义解析技术可能遇到的问题和应对技巧。
实战AI大模型
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《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能(AI)领域(特别是AI大模型)理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术,如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等,并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算(HPC)技术的使用,如并行计算和内存优化。 同时,《实战AI大模型》还提供了实践案例,详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者,都能从本书学到实用的知识和技能,从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。
AI赋能:企业智能化应用实践
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本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书,全书共6章:智能化应用的概念,智能化应用的价值、挑战及发展趋势,智能化技术概述,多行业智能化应用业务场景分析,智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。 本书旨在为企业提供实用的AI应用指南,深介绍了智能化应用的发和实施过程,包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容,并结合实际案例分享经验和方法论,帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。 本书读者对象为:数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员;对于企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者;对于智能化应用感兴趣,希望深了解智能化技术和应用场景的读者。
大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地
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内容简介 这是一本系统梳理并深解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作,也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:(1)大型语言模型的基础理论,包括常见的模型架构、领域大型语言模型以及如何评估大模型的性能。(2)大模型微调的关键步骤:从数据的收集、清洗到筛选,直至微调训练的技术细节。(3)大模型人类偏好对齐方法,从基于人工反馈的强化学习框架到当前主流的对齐方法。(4)通过GPTs快速搭建个性化的专属ChatGPT应用。(5)通过源模型在多种场景下搭建大模型应用,包括:表格查询、角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等。(6)掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。(7)基于LangChain框架构建一个AutoGPT应用。本书集大模型理论、实践和场景落地于一体,提供大量经详细注释的代码,方便读者理解和实操。总之,不管里是想深研究大模型本身,还是行大模型相关应用搭建,本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考,让你在大模型的路上快速前行,少走弯路。
等级保护测评理论及应用
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本书围绕保障重要信息系统安全的国家战略——网络安全等级保护展,从等级保护工作的需求分析手,介绍等级保护工作的核心理论模型,讲述等级保护的定级备案方法及流程,解读网络安全等级保护的基本要求,一步阐述等级测评所需的支撑技术,包括端口扫描、漏洞检测、渗透测试、攻图等关键技术和基础知识库,并给出等级测评理论在云租户系统、工业控制系统的典型应用,最后介绍等级测评挑战,展望等级测评工作的未来。每章配有思考与练习,以指导读者深地行学习。 通过学习本书,信息系统建设与运营单位人员可以了解等级保护相关的政策体系、标准体系,掌握如何依据等级保护的要求展安全建设及整改,提高系统的安全保障能力;测评人员可以掌握等级保护的测评要求、测评方法、测评实践能力,还可以了解一系列的测评工具和知识库;网络空间安全专业本科生、研究生可以系统掌握等级保护工作的发展历史、核心理论、关键技术以及未来的研究动态。 本书既可作为信息系统安全管理人员、等级测评机构测评人员的技术参考书,也可作为高等院校网络空间安全及相关专业本科生和研究生有关课程的教材。
征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧
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《征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧》是一本关于Power BI阶知识的实战类图书,将Power BI的主要功能融45个高级应用技巧中,每个技巧都以解决实际商业分析或商业分析BI方案为导向。 《征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧》将Power BI功能分为六大知识模块:数据处理模块介绍了将非结构化数据转换为结构化数据的相关方法;DAX模型分析模块介绍了定义数据表之间的关系、创建度量和计算列,以及DAX建模等核心知识;可视化应用模块按类介绍了可视化对象个体,以及整体提升报表效果的方法;数据发布与共享模块介绍了分享数据流、数据集、数据市场,创建和管理指标、管道,创建多语言和视角等数据分享功能;Power Platform与Microsoft 365集成模块介绍了Power BI与其他工具结合的应用案例;企业应用模块介绍了与Power BI报表发相关的功能。 《征服Power BI:提升办公数字化能力的45个实战技巧》主要面向阶用户,适合有一定Power BI基础的职场办公人士学习。
构建新型网络形态下的网络空间安全体系
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本书围绕着网络空间与网络空间安全的概念展,提出了在新型的网络形态下企业如何构建一个符合安全趋势和潮流的网络空间安全体系,能够用安全为企业的业务保驾护航。
Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
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内容简介这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作,它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。在写作方式上,本书与传统的“理论与实践结合”的门书不同,它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛(已举办10届)和“泰迪杯”数据分析技能赛(已举办5届)(累计1500余所高校的10余万师生参赛)为依托,精选了11个经典赛题,将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合,让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。本书不仅适用于零基础的读者自学,还适用于教师教学,为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容,本书提供了以下10项附加价值:(1)建模平台:提供一站式大数据挖掘建模平台,免配置,包含大量案例工程,边练边学,告别纸上谈兵(2)视频讲解:提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频,边看边学,快速收获经验值(3)精选习题:精心挑选不少于60道数据挖掘练习题,并提供详细解答,边学边练,检查知识盲区(4)作者答疑:学习过程中有任何问题,通过“树洞”小程序,纸书拍照,一键发给作者,边问边学,事半功倍(5)数据文件:提供各个案例配套的数据文件,与工程实践结合,箱即用,增强实操性(6)程序代码:提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包,代码导平台即可运行,学习效果立竿见影(7)教学课件:提供配套的PPT课件,使用本书作为教材的老师可以申请,节省备课时间(8)模型服务:提供不少于10个数据挖掘模型,模型提供完整的案例实现过程,助力提升数据挖掘实践能力(9)教学平台:泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台,附有详细操作指南,边看边学边练,节省时间(10)就业推荐:提供大量就业推荐机会,与1500+企业合作,包含华为、京东、美的等知名企业通过学习本书,读者可以理解数据挖掘的原理,迅速掌握大数据技术的相关操作,为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛下良好的技术基础。
企业数据资产管理:五步打造业务增长新引擎
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在汇聚行业可复制经验的基础上,本书凝练了作者对企业数据资产管理的系统性洞见与前瞻性创新;内容严谨、脉络清晰,兼具落地“硬度”与思维“锐度”,助你在AI大模型时代激活“数据资产”,赋能企业创新式增长。 第1章介绍数据资产定义及其五层价值金字塔,从合规到业务创新,了解其价值全貌。第2章给出数据资产“画像”,分析其分类、特性、价值释放阶段、管理原则、核心步骤、管理团队组成及管理发展趋势,提供*的数据资产管理框架。第3章介绍从数据资产到数据要素的转变,数据要素市场的生态、使命、意义、参与的注意事项,以及可信数据空间的概念、组成体系和运营模式。第4章讲解主数据资产的定义、管理目标与成熟度模型、建模方法、类型、管理系统。第5章探讨交易型数据资产的价值、管理流程、质量管理。第6章提供数据指标体系构建指南,包括场景挖掘、指标详解、指标设计原则与方法、数据指标体系建设、指标血缘关联及指标中台建设等。第7章介绍决策模型的定义、使用方法和常见模型,学以致用。第8章介绍数据产品的开发与运营,涵盖定义、分类、开发过程、DataOps产品架构、运营以及案例解析,提供*的落地指导。 无论你是企业管理者、数据从业者还是数字化转型推动者,都能从中获得实用的方法论与可复用的经验。
平台工程:技术、产品与团队
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本书作者拨平台工程的浮夸迷雾,直面构建和管理内部平台的现实。他们结合自身的实践经验,分享了规避常见失败模式的方法,以及如何造一个令人信赖且备受喜爱的内部平台。本书分为三部分:第一部分介绍了平台工程的定义、意义以及核心要素,旨在帮助读者理解平台工程的核心内容;第二部分深探讨了平台领域中的各种常见挑战,为读者提供关于领导力和执行实践等重要概念与方法的全面概述;第三部分分享了很多成功案例,向读者展示成功的平台工程。本书的目标读者是组织中负责软件平台设计和运维的技术、产品及团队领导者,包括资深工程师、架构师、产品经理、项目经理和工程经理。
基于DeepSeek的工业智能设备实战:设计、部署与优化
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这是一本为技术人员打造工业智能系统的实用指南。本书条理清晰地介绍了从AI基础到大语言模型在工业中的应用知识,并且围绕DeepSeek,深入讲解了多模态数据处理、模型训练与部署、智能设备集成和垂直系统构建方法。 本书通过多个实战案例,展示如何以AI赋能工业应用场景,帮助工程师与开发者快速掌握模型应用与系统实现的完整流程。适合智能制造、工业AI、嵌入式开发等领域的技术人员阅读学习。 本书内容丰富、知识体系完整,具有以下优势: ?系统*:从DeepSeek切入,覆盖AI基础、深度学习、多模态融合与垂直系统构建,从0到1建设工业智能系统。 ?工程落地:基于真实企业项目,覆盖典型的工业应用场景,推动AI在工业领域的全流程落地。 ?注重实战:附随书源码,通过多个完整实战案例,兼顾个人与企业级的大模型部署应用。 ?多模态融合:强调图像、传感器、文本等数据源的融合,提升模型的泛化能力。
游戏开发与计算机图形学中的数学
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本书是一本*且实用的指南,它摒弃了枯燥的理论堆砌,以一系列基于问题的实践练习为引,带你回归数学的“基础”,层层递进地揭开计算机图形学的神秘面纱。从绘制简单的图形线条与形状,到熟练应用向量与顶点;从构建和渲染网格,到巧妙运用顶点着色器提升渲染效率,每一个环节都紧密围绕数学原理展开,让你在实践中领悟数学与图形开发的紧密联系。借助Python、Pygame和PyOpenGL,你将创建属于自己的基于数学的引擎和API,并在构建应用程序和示例的过程中不断实践,逐步掌握将这些理论知识转化为实际成果的能力。
裸机C编程:嵌入式系统C程序设计
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本书是一部专注于嵌入式系统编程的指南,旨在帮助你深入探索嵌入式系统的奥秘,掌握C语言在嵌入式领域的应用技巧,从而在嵌入式开发领域取得成功。全书分为两部分:*部分(第1~12章)介绍了嵌入式系统的基础知识和开发环境的搭建,包括安装必要的工具和软件、配置开发环境等内容,通过一步步的实践示例,带你快速入门嵌入式系统编程,了解嵌入式程序的编写流程和基本技巧;第二部分(第13~18章)更深入地探讨了C语言在嵌入式系统中的高级应用,从动态内存管理、文件I/O操作、命令行参数处理到模块化编程等方面,*介绍了C语言在嵌入式系统中的实际应用技巧和*佳实践,帮助你进一步提升编程技能,应对更复杂的编程任务。
大语言模型全链路解析:从架构设计、训练优化到应用开发
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内容简介 这是一本系统讲解大语言模型全链路技术的实战指南,以“基础理论—技术实践—产业应用—未来发展”为逻辑主线,覆盖从技术原理、架构设计、训练优化到应用开发和产业落地的完整知识体系。 本书是资深人工智能与算法工程专家在腾讯的大模型实战经验总结,内容分为四篇。 *篇 初识大语言模型。梳理大语言模型发展历程与核心概念,解析预训练与微调机制,对比传统循环神经网络与Transformer架构差异,结合数学知识为零基础读者构建认知框架。 第二篇 大语言模型全解析。遵循“基础架构—训练方法—技术案例—后训练优化—评测体系—性能提升”的逻辑链条展开,聚焦DeepSeek的技术突破,系统讲解预训练目标设计、后训练优化(SFT/RLHF)、模型评测体系,并深入分析推理性能瓶颈及在硬件加速与算法层面的优化方案。 第三篇 大语言模型应用开发及实践。紧扣真实场景落地需求,详解提示工程、思维链、检索增强生成及智能体开发的全流程方法论与工具链整合策略。 第四篇 大语言模型的未来发展。前瞻性地探讨多模态融合(如视觉-语言指令微调)、具身智能与通用人工智能(AGI)的演进路径,为技术决策者提供战略级行业洞察。 大语言模型正以颠覆性力量重塑人工智能的边界。本书致力于成为连接理论探索与工程实践的坚实桥梁——无论你是希望夯实技术根基的工程师,还是谋划未来布局的战略决策者,都能从中获得启发,在通往通用智能的浪潮中,走出属于自己的创新路径。
一本书讲透数据资产变现
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内容简介 数据资产变现是检验数据价值的*性原理,本书系统拆解数据资产变现全流程,以10章内容搭建从基础认知到落地实操、从合规管控到未来前瞻的完整知识体系,带领读者一起解析数据资产变现的核心逻辑与实战方法。 阅读本书,你将掌握以下知识: (1)*认识数据资产:系统讲解数据资产的概念、识别盘点分析、分类层级及价值应用;从零解析数据资产变现,明确其定义、逻辑、误区、核心要素与实战路径,为你建立数据资产运营的完整认知框架。 (2)搭建数据资产变现路线图的方法:从数据资源化、产品化、资产化三大角度展开阐释,为数据资产变现运营提供清晰的行动路线图、工具箱和方法论。 (3)掌握数据资产变现的实操方法:详解数据资产变现运营的商业工具(数据订阅、咨询服务、报告与模型)和技术工具(数据API、可信数据空间、隐私计算),构建数据资产变现运营的通用框架、方法与原则。 (4)三大视角的数据资产变现思路:分别从公共数据、企业数据、个人数据三大视角,拆解不同主体的数据资产变现思路。公共数据授权运营、企业数据管理应用、个人数据隐私安全,数十个详细案例让你在面对不同数据时掌握差异化运营策略。 (5)掌握数据资产运营的安全管理:详细讲解数据资产的安全制度、监管方案、合规管理,帮你把控红线与底线,规避风险。 本书特别注重内容的系统性与实用性。从数据的收集、存储、处理、分析到应用和价值变现,对每一个环节都进行了深入而系统的讲解。书中穿插图表和案例,帮助读者更直观地理解数据资产运营的过程和方法。通过对精心挑选的具有代表性的案例进行详细分析和*解读,让读者更好地掌握数据资产运营的实际应用。无论是企业中对数据资产运营充满好奇却无从下手的普通员工,还是在校学生,抑或是任何对数据领域感兴趣的读者,这本书都将是你探索数据世界、掌握数据资产变现能力的绝佳起点。
在线广告全链路解析:从流量到转化的系统实践
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内容简介 数字化浪潮席卷全球,2025年中国互联网广告市场规模预计约为7257亿人民币。在线广告系统不仅是连接品牌与消费者的核心纽带,更是数字商业生态的关键基础设施。从合约广告到实时竞价,从人工出价到智能投放,掌握广告系统的底层逻辑,已成为增长、产品、运营及技术从业者的核心竞争力。 本书立足“技术+商业”双重视角,构建从基础认知到实战落地的全链路知识闭环。全书五大篇章层层递进: *篇 初识广告系统:梳理核心概念与运行机制,解析主流广告模式与计费体系,搭建宏观认知框架。 第二篇 广告系统架构与数据解析:深入召回、粗排、精排三大核心模块,详解用户画像、特征工程与样本拼接等关键技术。 第三篇 广告系统开发详解:拆解召回、粗排以及精排模型原理,剖析机制策略与实验系统设计,提供从算法到工程的实战指南。 第四篇 广告系统核心问题:聚焦冷启动、效果达成与智能投放,针对性解决起量难、成本异常及效率低下等行业共性难题。 第五篇 广告相关从业者必知:围绕广告诊断、流量提收与大推场景,输出排查方法论与全流程推广方案,助力业务能力跃迁。 本书融合前沿理论与工业级实践,既有竞价机制、归因模型的深度解析,又有智能出价、AIGC素材生成的落地案例。无论是夯实根基的算法工程师、产品经理,还是寻求突破的营销专家与企业决策者,都能从中获取精准获客、流量提效与ROI优化的关键能力,在数字广告的浪潮中把握脉搏,实现商业价值的双赢。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
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本书共15章,分四部分。*部分是“数据准备与清洗”(第1~4章),首先介绍自助式数据分析的六大应用场景(第1章),然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作(第2~4章),为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”(第5~7章),深入探讨数据管理(第5章)、数据查询(第6章)以及多表合并技术(第7章),涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计,并通过M函数实现动态路径管理,以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”(第8~14章),首先分析Power Pivot在数据加载(第8章)、数据建模(第9章)以及数据模型的管理与优化(第10章)方面的应用,然后系统讲解DAX函数体系(第11~13章),并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术(第14章),从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例:看板搭建”(第15章)。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计,完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。
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。

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