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出版者:清华大学出版社

作者:斯托林斯

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2002-6-1

价格:35.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302055365

丛书系列:

图书标签:

网络安全
信息安全
安全基础
网络技术
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安全入门
网络攻防
安全意识
信息技术
实践教程

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具体描述

本书较详细地介绍了网络安全的基础知识，应用及标准。在概述之后，主要介绍三部分内容：密码算法和协议，包括对称密码算法和公钥密码算法，以及哈希函数等内容。

好的，这是一份关于“网络安全基础教程”之外，其他图书的详细内容介绍： --- 《深度学习原理与实践：从理论到应用》作者：张伟、李明出版社：科技文库出版社 ISBN：978-7-5219-0888-2 内容概要本书全面深入地探讨了现代深度学习领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。全书共分为七个部分，从基础的数学工具、神经网络结构，逐步深入到前沿的生成模型和强化学习。第一部分：数学基础与神经网络基石 (约 200 字) 本部分主要回顾了深度学习所需的核心数学知识，包括线性代数中的矩阵运算、微积分中的链式法则与梯度计算，以及概率论中的贝叶斯定理与最大似然估计。随后，详细介绍了神经网络的基本单元——感知机（Perceptron），激活函数的选择及其对模型非线性的贡献。重点阐述了前馈神经网络（FNN）的结构和数据流向，为后续复杂模型的学习奠定坚实基础。第二部分：优化算法与模型训练 (约 250 字) 本部分专注于模型训练过程中的核心挑战——优化。首先，详述了经典的梯度下降（GD）及其变体：随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch GD）。接着，深入剖析了动量法（Momentum）、自适应学习率方法，如 AdaGrad、RMSProp 和目前应用最为广泛的 Adam 优化器的工作机制、优缺点及收敛性分析。此外，还详细讨论了损失函数的选择（如交叉熵、均方误差等）以及正则化技术，如 L1/L2 正则化和 Dropout，以防止过拟合，提升模型的泛化能力。第三部分：经典深度学习架构 (约 300 字) 本部分聚焦于两种最具影响力的深度学习架构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。卷积神经网络（CNN）：详细解释了卷积操作、池化层和全连接层的原理。重点讲解了 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差网络）和 Inception 等里程碑式模型的结构创新点，并探讨了如何通过空洞卷积、分组卷积等技术优化模型效率和性能。应用方面，涵盖了图像分类、目标检测（如 YOLO 和 Faster R-CNN 的基本思想）和语义分割。循环神经网络（RNN）：介绍了处理序列数据的基本概念，如时间步和隐藏状态。深入分析了标准 RNN 的梯度消失/爆炸问题，并着重讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），它们如何有效捕获长期依赖关系，并应用于自然语言处理（NLP）任务。第四部分：高级模型与注意力机制 (约 250 字) 本部分探讨了近年来推动 NLP 领域革命性进展的核心技术——注意力机制。详细解释了注意力机制（Attention Mechanism）是如何在序列到序列（Seq2Seq）模型中工作的，它如何允许模型动态地关注输入序列中的关键部分。在此基础上，系统介绍了 Transformer 架构，这是完全基于自注意力机制构建的 Encoder-Decoder 结构。深入剖析了自注意力层（Self-Attention）的 Scaled Dot-Product 计算过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）的优势。第五部分：预训练语言模型 (约 200 字) 本部分聚焦于基于 Transformer 架构的预训练语言模型（PLMs）。介绍了 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向编码器结构，及其掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的预训练任务。对比分析了 GPT 系列模型（单向解码器结构）在文本生成任务中的表现。同时，讨论了模型微调（Fine-tuning）的策略，以及如何利用这些强大的预训练模型解决下游任务，如问答系统、情感分析和文本摘要。第六部分：生成模型与对抗学习 (约 200 字) 本部分转向数据的生成与建模。首先，详细介绍了变分自编码器（VAE），解释了其潜在空间（Latent Space）的构建、编码器和解码器的作用，以及重参数化技巧。随后，重点讲解了生成对抗网络（GANs）的框架：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的零和博弈过程，以及其收敛性挑战。探讨了 Wasserstein GAN (WGAN) 等改进方案，以稳定训练并提升生成图像的质量。第七部分：强化学习基础与应用 (约 150 字) 最后一部分简要介绍了强化学习（RL）的基本框架：智能体（Agent）、环境、状态、动作和奖励。介绍了基于价值的方法，如 Q-Learning 和 SARSA。最后，探讨了深度强化学习（DRL）的初步概念，特别是如何将深度网络嵌入到策略迭代和价值评估中，应用于机器人控制和复杂决策制定问题。 --- 《数据结构与算法解析：C++ 实现》作者：王芳出版社：高等教育出版社 ISBN：978-7-04-054321-9 内容概要本书旨在提供一套严谨且实用的数据结构与算法的教程，所有核心概念均使用 C++ 语言进行详细的实现和性能分析。全书侧重于算法的内在逻辑、时间复杂度和空间复杂度的严格推导，并辅以大量的代码实例和复杂度分析图表。核心结构与算法章节第一章：基础回顾与复杂度分析 (约 150 字) 复习 C++ 的核心特性（如面向对象编程基础、模板机制）。详细介绍算法分析的数学工具，重点讲解大 O、大 Ω 和大 Θ 记法，并区分最好、最坏和平均时间复杂度。通过实例展示递归算法的复杂度计算，如斐波那契数列和汉诺塔问题。第二章：线性结构：数组与链表 (约 200 字) 深入分析静态数组和动态数组（如 `std::vector` 内部实现原理）的内存布局与操作效率。着重讲解单向链表、双向链表和循环链表的插入、删除和查找操作，并对比它们在内存分配和连续性上的差异。引入双向链表的哨兵节点设计，优化边界条件处理。第三章：栈与队列 (约 150 字) 定义栈（LIFO）和队列（FIFO）的抽象数据类型（ADT）。详细演示如何使用数组和链表分别实现栈和队列，并重点分析循环队列的实现，以避免“假溢出”问题。讲解栈在表达式求值（中缀转后缀）和函数调用栈中的核心作用。第四章：树结构：基础与应用 (约 300 字) 本章是全书的重点。首先介绍树的基本术语和性质。重点讲解二叉树的遍历算法（前序、中序、后序）的递归与迭代实现。随后，深入剖析二叉查找树（BST）的增删查操作，并着重分析其在极端情况下的性能退化。为解决性能问题，详细阐述平衡树的概念，重点实现和分析 AVL 树的旋转操作（单旋与双旋）以维持高度平衡，确保 $O(log n)$ 的时间复杂度。接着介绍 B 树及其在数据库和文件系统中的应用基础。第五章：堆与优先队列 (约 150 字) 定义最大堆和最小堆，展示如何利用数组高效地表示堆结构。详细讲解堆的构建（Heapify）过程和插入/删除操作的算法步骤，确保堆属性的维护。通过 C++ STL 中的 `priority_queue` 结构，对比堆在实现优先队列时的优势。第六章：图论算法 (约 300 字) 图是复杂关系建模的核心。本章详述图的表示方法：邻接矩阵与邻接表，并分析各自的空间和时间效率对比。深度讲解图的两种基本遍历方式：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并展示其在连通性检测中的应用。随后，重点剖析经典的最短路径算法：Dijkstra 算法（处理非负权边）和 Bellman-Ford 算法（处理含负权边的图，并能检测负权环）。最后，介绍最小生成树算法，即 Prim 算法和 Kruskal 算法的实现逻辑与复杂度比较。第七章：高级查找与排序算法 (约 150 字) 对经典排序算法进行性能剖析，包括插入排序、选择排序、冒泡排序（$O(n^2)$）与快速排序、归并排序（$O(n log n)$）。重点分析快速排序的枢轴选择策略对性能的影响，以及归并排序的稳定性。在查找方面，除了线性查找，还详细阐述了二分查找在高维数据结构中的扩展思路。 ---

作者简介

目录信息

Preface, xi
CHAPTER 1 Introduction
PART ONE CRYPTOGRAPHY
CHAPTER 2 Conventional Encryption and Message Confidentiality
CHAPTER 3 Public-Key Cryptography and Message Authentication
PART TWO NETWORK SECURITY APPLICATIONS
CHAPTER 4 Authentication Applications
CHAPTER 5 Electronic Mail Security
CHAPTER 6 IP Security
CHAPTER 7 Web Security
CHAPTER 8 Network Management Security
PART THREE SYSTEM SECURITY
CHAPTER 9 Intruders and Viruses
CHAPTER 10 Firewalls
APPENDIX A RFCs Cited in this Book
APPENDIX B Projects for Teaching Network Security
GLOSSARY
REFERENCES
INDEX
· · · · · · (收起)