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物联网漏洞挖掘与利用:方法、技巧和案例
￥59.00
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。
CCF 信息学奥赛基础篇
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本书是“CCF全国青少年信息学奥林匹克竞赛教程”丛书的第二册，旨在普及计算机科学与程序设计知识。书中遵循由浅深、逻辑严密的编写思路，辅以丰富的实例解析，引领读者逐步提升计算思维能力。全书共四章，涉及C++程序设计阶、数据结构及其应用、算法设计、数学运用等内容，全面覆盖NOI竞赛大纲所要求的基础知识。根据竞赛的特，书中还对一些常见的难和易错行了深的解析。 本书可作为信息学奥林匹克竞赛的教学用书，也可作为青少年学习计算机科学知识、了解信息学奥赛的参考资料。
分布强化学习
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本书是关于分布式强化学习的*指南，为从概率视角思考决策问题提供了新的数学框架。本书主要介绍分布式强化学习的关键概念及应用，对于重要的结果均给出了数学证明，从而说明分布式强化学习有能力解释在人机交互环境中产生的许多复杂且有趣的现象。读者将了解一系列算法和数学理论的发展过程，在这些过程中依次对随机回报进行特征描述、计算和估计，zui后基于此做出决策。本书就实际问题给出了有效的解决思路，适合机器人学、计算神经科学、心理学、金融（风险管理）等不同领域的技术人员参考，也适合高校计算机、人工智能等相关专业的学生阅读。
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。
Kubernetes实战(原书第2版)
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本书是管理大规模容器编排的大师级读物，涵盖了所有最新的Kubernetes功能、工具和弃用内容。在本书中，四位在分布式系统、企业应用发和源领域有着丰富经验的Kubernetes专家对使用 Kubernetes 容器编排系统构建应用行了全程指导。本书内容丰富，涵盖发者工作流、监控和度量指标、配置管理、持续集成和测试、版本控制与发布、应用程序的全球化部署、资源管理、网络、Pod安全、集群策略与治理、多集群管理、外部服务集成、机器学习、在Kubernetes上构建高层应用的模式、状态管理和有状态应用、准控制与授权、GitOps、安全性、混沌测试、实现Operator等，是一本非常全面的实践指南。
嵌入式Hypervisor:架构、原理与应用
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内容简介本书由资深虚拟化专家撰写，辅以大量验证式案例，提供参考源码。本书从解读虚拟化技术、Hypervisor产品手，之后深剖析嵌式Hypervisor的架构、设计与实现、高级应用。阅读本书，不仅能提升读者对嵌式Hypervisor的认知，还能助力汽车、航空航天等高安全需求行业造适用的产品，构建基于Hypervisor的软件生态。全书共15章，从逻辑上分为三部分。第一部分（第1～2章）介绍Hypervisor基础，涵盖虚拟化技术与实现、主流的嵌式Hypervisor产品，以及基于分离内核的嵌式Hypervisor等内容。第二部分（第3～12章）介绍嵌式Hypervisor的设计与实现，涵盖嵌式Hypervisor架构与核心组件、中断隔离技术、内存隔离技术、循环表调度器、健康监控、分区间通信技术、内核资源管理模型、系统初始化过程、内核服务、PRTOS的配套工具等内容。第三部分（第13～15章）介绍嵌式Hypervisor的高级应用和PRTOS未来规划，涵盖μC/OS-II与Linux内核的虚拟化过程以及PRTOS社区的愿景等内容。
精通API架构:设计、运维与演进
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本书分为四部分，共十章，提供了关于设计、运维和演API架构的全景图。本书以一个虚拟的案例贯穿始终，即如何通过小步快跑的策略，将一个用三层架构方式设计的传统应用系统迭代为一个基于API的现代架构。全书囊括了从设计、测试、运维、安全、部署和发布等整个软件生命周期的各个环节，其中第一部分介绍API的设计、构建和测试，第二部分介绍如何展API流量管理，第三部分阐述API运维、发布和安全管理之道，第四部分介绍API架构的迭代演，本书内容贴近实践，易于理解和应用。
Vulkan图形编程:构建渲染引擎的技术、实现和算法优化
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本书深探讨Vulkan图形编程技术，助力读者掌握构建渲染引擎的技术、实现和算法优化。本书从发渲染框架基础手，引导读者学习利用Vulkan高级功能编写现代渲染引擎。具体涵盖自动化资源绑定和依赖管理、运用GPU驱动渲染技术扩展场景规模、熟悉光线追踪技术、提升渲染图像视觉质量等内容。通过学习本书，读者能够全面了解现代渲染引擎内部工作原理，掌握实现先渲染效果的图形技术，所发的框架还可作为未来实践的起，适合有图形编程基础且希望深学习Vulkan的发者阅读。
难倒你没商量：最冷最冷的冷门知识大全
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本书汇集那些随时都会从我们身边冒出来的既新奇有趣又包罗万象的冷门知识，涉及自然科学、人文历史、社会生活、古今中外等方方面面，从天马行空般的疑问到值得讨论的学术应有尽有。这些知识看似有些稀奇古怪，而一旦走近，你会有曲径通幽、豁然朗之感，不觉一个异彩纷呈的别样世界，备感新鲜好玩，既增长见识，又阔视野，兼具益智、解颐之功效。全书共有条目800 多则，几乎将你所不知道的冷门知识一网尽。它立足于“冷”，从特别的角度，以千奇百怪的提问直读者知识体系的“死穴”，启迪思维，引发强烈求知欲；然后给出科学的答案、情理的解释、绘声绘色的描述，让人恍然大悟，受益无穷，直至成为一个无所不知的“神人”。
数据要素安全流通
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这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰，来自中科院、公共大数据国家重实验室、南京航空航天大学、阿里巴巴、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。 本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案，从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态，深度解读了国内外重政策、法规，汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。 本书共分为11章。 第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通行深度解读。通过这部分，读者可以从整体上认识数据要素安全流通，并形成落地数据要素安全流通的思维和框架。 第5~7章围绕数据可信确权技术、数据资产化技术、数据安全保障技术以原理 案例的形式行解读，可指导多领域数据要素安全流通在技术层面实现落地。 第8章从核心业务、基础支撑及服务咨询三个维度解读数据要素流通产业 第9章从全球视角梳理并分析数据战略、政策法规与标准、技术研发及成熟度、市场发展及成熟度等行业现状。 第10章介绍通信、金融、政务、政企、能源、工业等领域的数据安全流通典型综合案例。 第11章从国家、行业、个人等多个层面对数据要素安全流通行展望，并给出能够促数据安全流通行业繁荣、有序、健康发展的建议。
Java编程的逻辑
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Java专家撰写，力求透彻讲解每个知识，逐步建立编程知识图谱。本书以Java语言为例，由基础概念手，到背后实现原理与逻辑，再到应用实践，融会贯通。全书共六大部分，其要如下。 第①部分（第1～2章）讲解计算机程序的基本执行流程与元素，以及数据背后的二制表示，帮读者掌握编程的基本概念。 第二部分（第3～7章）讲解面向对象的编程原理与逻辑，涉及类、继承与多态、口与抽象类、异常与常用基础类，让读者透彻了解Java的重要基础——面向对象。 第三部分（第8～12章）介绍泛型与容器及其数据结构和算法，涵盖泛型、列表和队列、各种Map和Set、堆与优先级队列等。 第四部分（第13～14章）介绍文件处理。涵盖文件的基本概念、二制文件和字节流、文本文件和字符流、文件和目录操作，以及文件处理的一些高级技术，包括常见文件类型的处理、随机读写文件、内存映射文件、标准序列化机制，以及Jackson序列化。 第五部分（第15～20章）介绍并发，包括线程的传统基础知识和Java并发包。传统基础知识包括线程的基本概念与基本的同步、协作和中断机制；Java并发包涵盖原子变量、显式锁、显式条件、并发容器、异步任务执行服务、同步和协作工具类。 第六部分（第21～26章）介绍动态和声明式编程编程思路、API与技巧，涵盖反射、注解、动态代理、类加载机制、正则表达式、Java 8引的函数式编程等。
混沌:开创一门新科学
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混沌理论是这个时代重要的科学知识之一，它掀起了人类思想的新浪潮。从洛伦茨发现蝴蝶效应始，混沌理论阐释了生命的节律、社会的演变、自然的形状和宇宙的常数，那些貌似不相干的无规则现象被赋予了新的意义，人类看待自身与万物的视角也被拓宽。科普作家格雷克凭借极高的科学素养，深浅出地解释了混沌理论的奥秘。科学家们的敏锐、执着和创造力，以及他们追寻真理过程中的沮丧和欢欣，透过作者鲜活的文笔一一呈现。本书是格雷克的成名之作，也是混沌理论领域的科普名作，至今已翻译为25种语言。本书适合对混沌理论和科学故事感兴趣的大众读者阅读。
现代CPU性能分析与优化
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本书旨在指导大家优化运行在现代CPU上的应用程序的性能。具体来说，主要分为两部分内容： 部分介绍性能分析，包括对CPU微架构、术语和指标的简要概述，还探讨了分析性能的不同方法和现代平台上可用的硬件监控功能。 第二部分展示如何发现优化机会，以及可以做哪些转换来提高程序的性能。此外，还提供了一份可应用于用户应用程序的优化清单，包括循环优化、向量化、函数内联等，并讨论了有助于消除CPU微架构层面的问题（如缓存未命中、分支预测错误等）的代码转换。 本书对于从事性能关键型应用程序发和行系统底层优化的技术人员来说是不可或缺的。对于任何想更好地了解应用程序性能并探索其诊断和改方法的发者来说，这本书也很有用。
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。
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。
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。
湖仓架构:大规模数据平台的设计和实现
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本书全面阐述了湖仓架构相关知识。首先介绍数据架构及其在构建数据平台中的作用，剖析湖仓架构的概念、特征和优势。着对比传统架构（数据湖与数据仓库）和现代数据平台，明确湖仓架构在未来数据平台的重要地位。然后讲解行存储与列存储等概念，以及云对象存储、文件格式和表格式等组件，还给出设计存储时的考量因素。着阐述数据目录、计算引擎在湖仓架构中的功能、类型选择和设计要。在数据治理与安全方面，强调在湖仓架构中的统一治理和安全流程。之后提供了湖仓平台从前期准备到具体设计和实施的详细指南。最后探讨湖仓架构的未来发展趋势，如数据网格、混合事务与分析处理等。通过学习本书，读者可系统掌握湖仓架构知识，为相关实践提供有力支持。
AI加速器架构设计与实现
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这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通，将四代NPU架构设计经验融为一体，将端侧和云侧NPU架构合二为一，总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面，尤其是芯片设计层面的内容，主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书，读者可以深了解主流的神经网络结构，掌握如何从零始设计一个能用、好用的产品级加速器。 通过阅读本书，你将： 透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现 学会主流图像处理领域神经网络的结构 掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计 摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法 了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路
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。
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。
