Network Security

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出版者:Morgan Kaufmann
作者:Jan L. Harrington
出品人:
页数:384
译者:
出版时间:2005-4-22
价格:USD 56.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780123116338
丛书系列:
图书标签:
  • 网络安全
  • 信息安全
  • 计算机网络
  • 安全协议
  • 防火墙
  • 入侵检测
  • 加密技术
  • 漏洞分析
  • 安全架构
  • 风险管理
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具体描述

Network Security is a comprehensive resource written for anyone who plans or implements network security measures, including managers and practitioners. It offers a valuable dual perspective on security: how your network looks to hackers who want to get inside, and how you need to approach it on the inside to keep them at bay. You not only get all the hands-on technical advice you need to succeed, but also higher-level administrative guidance for developing an effective security policy. There may be no such thing as absolute security, but, as the author clearly demonstrates, there is a huge difference between the protection offered by routine reliance on third-party products and what you can achieve by actively making informed decisions. You'll learn to do just that with this book's assessments of the risks, rewards, and trade-offs related implementing security measures. This book helps you see through a hacker's eyes so you can make your network more secure. It provides technical advice that can be applied in any environment, on any platform, including help with intrusion detection systems, firewalls, encryption, anti-virus software, and digital certificates. It emphasizes a wide range of administrative considerations, including security policies, user management, and control of services and devices. It covers techniques for enhancing the physical security of your systems and network. It explains how hackers use information-gathering to find and exploit security flaws. It examines the most effective ways to prevent hackers from gaining root access to a server. It addresses Denial of Service attacks, 'malware,' and spoofing. It includes appendices covering the TCP/IP protocol stack, well-known ports, and reliable sources for security warnings and updates.

深度学习在计算机视觉中的前沿进展与应用 书籍简介 本书全面深入地探讨了深度学习在计算机视觉领域最前沿的研究进展、核心理论与实际应用。我们不再关注传统的网络安全议题,而是将焦点完全聚焦于如何利用人工神经网络,特别是深度卷积网络、循环网络以及生成模型,来模拟和增强机器对视觉信息的理解、分析和生成能力。 第一部分:深度学习基础与视觉表征学习 本书伊始,首先为读者构建坚实的理论基础。我们深入剖析了深度学习的数学原理,包括反向传播算法的优化、不同激活函数的特性及其对模型非线性能力的塑造。随后,重点转向视觉特征的层次化表征学习。 我们将详细介绍卷积神经网络(CNN)的演进历程,从经典的LeNet、AlexNet到VGG的深度堆叠,再到ResNet引入的残差连接机制,以及Inception模块对计算资源的有效利用。书中不仅展示了这些网络的结构细节,更重要的是分析了它们如何通过多层抽象,将原始像素数据转化为高层语义信息。 此外,本书对自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)在视觉任务中的兴起进行了深入的探讨。我们详细介绍了对比学习(如SimCLR, MoCo)的原理,解释了它们如何通过设计巧妙的辅助任务(如数据增强后的实例区分),在海量未标注数据上预训练出具有强大泛化能力的视觉骨干网络。这部分内容旨在帮助读者理解,如何在缺乏大量人工标注的情况下,挖掘数据的内在结构信息。 第二部分:核心视觉任务的深度模型架构 本部分聚焦于深度学习如何革新计算机视觉中的几大核心任务。 图像分类与识别: 我们不仅复习了ImageNet上的经典战役,更深入分析了针对小目标、密集场景分类的挑战与对策,例如引入注意力机制(如Squeeze-and-Excitation Networks, SENet)来增强模型对关键区域的敏感度。 目标检测: 目标检测是本书的重点之一。我们系统地梳理了“两阶段”检测器(如R-CNN系列,特别是Faster R-CNN)的工作流程,并详细阐述了“一阶段”检测器(如YOLOv3/v4/v5的迭代,以及SSD)如何在速度与精度之间寻求平衡。针对遮挡、尺度变化等复杂场景,书中讨论了特征金字塔网络(FPN)的设计哲学及其对多尺度目标检测的巨大贡献。 语义与实例分割: 分割任务要求像素级的理解。我们细致讲解了全卷积网络(FCN)如何实现端到端的密集预测。对于语义分割,本书深入探讨了U-Net及其在医学图像分析中的影响力。在实例分割方面,Mask R-CNN的引入及其如何将检测与分割任务无缝结合的机制,将被详尽剖析。 第三部分:生成模型与跨模态理解 随着模型能力的增强,生成式任务成为了研究的热点。 生成对抗网络(GANs): 我们对GANs的架构进行了深入的解析,包括Generator和Discriminator之间的博弈过程。本书特别关注稳定训练的技巧,例如WGAN的Wasserstein距离、Progressive GANs在高质量图像生成上的突破,以及StyleGAN如何实现对图像风格的精细化控制。这些模型在合成数据、超分辨率重建和图像修复方面展现出惊人的潜力。 变分自编码器(VAEs): VAEs作为概率生成模型,其潜在空间(Latent Space)的可解释性和连续性使得它在数据压缩和特征插值方面独具优势。本书将清晰阐述重参数化技巧(Reparameterization Trick)及其对训练稳定性的影响。 视觉与语言的融合: 跨模态学习是当前AI领域的前沿交叉点。本书将介绍如何利用Transformer架构(如ViT的演变)连接视觉信息与自然语言。具体的应用包括图像字幕生成(Image Captioning)、视觉问答(VQA)以及文本到图像的生成(Text-to-Image Synthesis),展示模型如何建立起对“物体”、“动作”和“场景”的统一理解。 第四部分:模型优化、部署与伦理考量 本书的最后一部分关注工程实践与未来趋势。 模型轻量化与高效部署: 面对移动端和边缘计算的需求,模型效率至关重要。我们探讨了模型剪枝(Pruning)、量化(Quantization)和知识蒸馏(Knowledge Distillation)等技术,这些技术使得高性能的深度模型能够在资源受限的设备上实时运行。 可信赖的AI: 随着视觉模型应用范围的扩大,对其可靠性的要求日益提高。本书讨论了模型的可解释性方法(如Grad-CAM),以及如何识别和防御对抗性攻击(Adversarial Attacks)。理解模型的局限性和潜在的偏见,对于负责任地部署这些强大的技术至关重要。 总结展望: 本书在最后总结了当前视觉AI面临的挑战,如对长序列视频理解的不足,以及对真实世界复杂交互的建模瓶颈,并指出了未来可能的研究方向,如神经辐射场(NeRF)在三维重建中的革命性作用。 本书内容严谨、实例丰富,适合从事计算机视觉、模式识别、人工智能研究的专业人士、研究生以及渴望掌握最先进视觉技术的高级工程师阅读。它不仅提供了一份关于深度视觉学习的详尽参考手册,更是一份激发创新思维的路线图。

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读后感

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用户评价

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从一个侧重于应用层开发的角度来看,这本书的价值在于它帮助我“补齐”了基础设施层的安全知识短板。我原以为安全就是做好输入验证和身份认证,但阅读完关于边界防御和深度包检测(DPI)的章节后,我才意识到,应用层面的漏洞常常是底层协议缺陷的直接后果。作者对中间人攻击(MITM)场景的模拟推演非常生动,他详细描述了如何利用协议的非预期行为来实现流量劫持,这让我对自己在代码中实现的安全功能有了更深层次的敬畏。我特别注意到了其中关于DNS安全扩展(DNSSEC)部署的挑战性分析,它不仅仅是技术层面的问题,还牵扯到了根区信任链的管理,这种宏观视野的拓展对我后续的项目规划帮助极大。这本书的排版和索引做得非常人性化,当你需要快速定位到某个特定的加密算法或攻击向量时,总能迅速找到目标,这一点在快节奏的故障排查场景中简直是救命稻草。

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这本书给我的整体感觉是,它是一部真正意义上的“工具箱”,而不是一本“速成指南”。它不追求用华丽的辞藻来渲染网络安全的神秘感,而是用严谨的逻辑和大量的技术细节,将这门学科的复杂性一一拆解。我特别欣赏作者在讨论安全审计和取证时所体现出的那种客观和公正的态度,他清晰地指出了法律法规在技术快速迭代面前所面临的滞后性,并提供了如何在高压环境下进行有效溯源的实操建议。书中关于密码学原理的介绍,没有停留在高中数学的层面,而是引入了群论和有限域的概念,这对于那些希望深入研究后量子密码学(PQC)的读者来说,无疑是极好的垫脚石。我个人认为,这本书的价值在于它建立了一个坚固的知识框架,让读者在面对未来层出不穷的新威胁时,不再是盲目应付,而是能够基于扎实的原理进行预测和防御。它教会我的,是如何像一个真正的网络架构师一样去思考安全问题。

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我花了整整一个周末啃完了这本书的中间部分,坦白说,有些章节的阅读体验相当“硬核”,需要我不断地查阅相关的RFC文档和协议规范才能完全理解作者的论证逻辑。作者在讨论入侵检测和防御系统(IDS/IPS)的有效性时,那种批判性的视角尤其令我印象深刻。他并没有一味推崇那些昂贵的商业解决方案,而是深入剖析了基于签名的检测机制的局限性,并提出了如何利用行为分析和机器学习模型来构建更具前瞻性的防御体系。其中关于零日漏洞利用模式识别的讨论,简直是教科书级别的分析。我特别欣赏作者在介绍新技术时,总是会预先铺垫好其背后的安全隐患,形成一种“先破后立”的论述结构,这使得读者在学习新技术的同时,也能时刻保持警惕。这本书的图示质量也堪称一流,那些复杂的攻击路径和防御拓扑,通过精准的流程图展现出来,极大地降低了理解的认知负荷。它不仅仅是一本指导手册,更像是一场与顶尖安全专家的深度对话,让我对未来网络安全的演进方向有了更清晰的预判。

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这本书的语言风格带着一种老派的学术严谨性,读起来需要一定的专注度,但一旦你适应了这种节奏,你会发现它提供的知识深度是其他同类书籍难以企及的。比如在介绍无线网络安全时,作者对WPA3协议的演进历史梳理得极为清晰,从早期的WEP漏洞到WPA2的KRACK攻击,再到如今的SAE握手机制,每一步的权衡和改进都解释得头头是道。我个人特别喜欢它在探讨安全策略制定时的哲学思辨。作者没有简单地告诉我们“应该怎么做”,而是引导我们思考在资源有限、威胁不断变化的环境下,如何进行最优化的风险取舍。这在企业合规性管理的章节中体现得尤为明显,如何平衡开发速度、运营效率和安全基线,这本书提供了一套极具操作性的决策框架。唯一的遗憾是,对于某些新兴的云原生安全实践,比如Service Mesh中的mTLS应用,篇幅略显不足,但考虑到本书的厚度,这或许是必须做出的取舍吧。总的来说,这是一本需要反复研读的案头书,每次重读都会有新的体悟。

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这本书的封面设计得非常引人注目,那种深邃的蓝色调和电路板的纹理,立刻就给我一种专业且硬核的感觉。我刚开始翻阅的时候,就被它那种直击核心的叙事方式所吸引。作者似乎并不满足于泛泛而谈那些老生常谈的安全概念,而是直接深入到协议栈的最底层,剖析了数据包是如何在复杂的网络环境中被窃听、篡改,以及最终如何通过精妙的加密技术得以保护。特别是关于TLS/SSL握手过程的详尽解析,我感觉自己仿佛置身于数据流之中,亲眼见证了公钥和私钥是如何协同工作,建立起那道坚不可摧的信任之墙。书里还花了大篇幅讲解了现代网络架构,比如SDN和NFV中的安全挑战,这对于我这种在企业架构层面工作的人来说,提供了非常及时的参考价值。它不像很多教科书那样干巴巴地罗列知识点,而是通过大量的案例分析,将抽象的安全原理与实际的攻击手法紧密结合起来,让人读起来既紧张又兴奋,完全停不下来。这种深入浅出的讲解方式,让我对那些曾经感到晦涩难懂的密码学概念,都有了豁然开朗的体会。

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