正版现货 网络取证：从数据到电子证据 [美] 阿尔伯特·J.马塞拉（Albert,J.Marcel pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 网络取证
• 数字取证
• 电子证据
• 法律
• 计算机安全
• 数据恢复
• 调查取证
• 信息安全
• 网络犯罪
• 取证分析

店铺： 金色天博图书专营店

出版社： 中国人民公安大学出版社

ISBN：9787565320699

商品编码：25597452425

包装：硬精装

开本：16

 图书名称网络取证：从数据到电子证据
作者阿尔伯特·J.马塞拉（Albert,J.Marcel
定价85.00元
出版社中国人民公安大学出版社
ISBN9787565320699
出版日期2015-06-01
字数
页码293
版次1
装帧精装
开本16开 

 《网络取证：从数据到电子证据》由数据基础；二进制到十进制；十六进制的力量；文件；引导过程和主引导记录（MBR）；字节序与分区表；卷与分区；FAT12／16文件系统；NTFS及其他文件系统；网络取证：明智的调查策略；时间取证；调查案件结束；网络取证过程总结13章构成。  

di1 章 数据基础
基数2的编码系统：二进制和字符编码
两态通信
电和磁
构建块：数据的来源
拓展数据构建块
基数2
美国信息交换标准码
字符编码：处理文本数据的基础
扩展ASCII编码和Unicode编码

第2章 二进制到十进制
ASCII
作为计算器的计算机
为什么进制转换在取证中是十分重要的？
数据表示
二进制到十进制的转换
进制转换分析
取证案例：数学的应用
十进制到二进制：重新审查

第3章 十六进制的力量
十六进制是什么？
位、字节与半字节
半字节和比特
二进制到十六进制的转换
二进制（十六进制）编辑器
干草堆里的针

第4章 文件
文件、文件结构和文件格式
文件扩展名
更改文件扩展名以逃避调查
文件和十六进制编辑器
文件
ASCII不是文本或十六进制
文件的价值
复杂文件：复合、压缩和加密文件
为什么复合文件会存在？
压缩文件
取证和加密文件
密码文件结构

第5章 引导过程和主引导记录（MBR）
引导启动过程
引导过程的主要功能
取证镜像和证据收集
BIOS
BIOS小结
BIOS设置实用程序
主引导记录（MBR）
分区表
硬盘分区

第6章 字节序与分区表
字节序的种类
字节序
字节序的词源
MBR中的分区表

第7章 卷与分区
技术回顾
柱面、磁头、扇区和逻辑块寻址
卷与分区

第8章 FAT12／16文件系统
技术回顾
文件系统
元数据
文件分配表（FAT）文件系统
松弛空间
十六进制复习笔记
目录项
FAT
簇大小如何确定
扩展簇大小
目录项和FAT
FAT文件系统的限制
目录项的限制

第9章 NTFS及其他文件系统
新技术文件系统
分区引导记录
MFT
NTFS文件系统小结
exFAT
其他文件系统概念

0章 网络取证：明智的调查策略
取证过程
明智的取证调查策略
时间

1章 时间取证
时间是什么？
网络时间协议
时间戳
时间追踪
时钟模型和时间边界：时间取证基础
MS-DOS的32位时间戳：日期和时间
日期确定
时间确定
时间的不性

2章 调查案件结束
明智的取证调查策略
步骤五：调查（续）
步骤六：通报发现
一份的网络取证报告的特征
报告内容
步骤七：保留和管理证据
步骤八：调查总结和结论
调查人员作为专家证人的任务

3章 网络取证过程总结
二进制
二进制一十进制——ASCII码
数据与编码
十六进制
从原始数据到文件
存取文件
字节序
分区
文件系统
时间
调查过程
附录A ABC公司的取证调查
附录B 术语表
致谢
编辑推荐

文摘   

好的，这是一份详细的、不包含《网络取证：从数据到电子证据》内容的图书简介，旨在描述其他主题的专业书籍。 --- 《深度学习与计算机视觉：从理论到前沿应用》 作者： [虚拟作者姓名，例如：李明、张华] 出版社： [虚拟出版社名称，例如：科技动力出版社] 出版时间： 2023年10月 图书简介： 在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，计算机视觉与深度学习技术的融合已成为人工智能领域最引人注目且发展迅猛的方向之一。本书《深度学习与计算机视觉：从理论到前沿应用》系统性地梳理了这一交叉学科的理论基础、核心算法以及在实际工程中的创新应用。它不仅面向有一定数学和编程基础的研究人员、工程师，也为希望深入理解现代视觉系统构建原理的进阶学生提供了详尽的路线图。 第一部分：视觉基础与深度学习基石 本书的开篇部分致力于夯实读者对传统计算机视觉流程的理解，并迅速过渡到现代深度学习框架。 第一章：传统视觉的回顾与挑战 本章首先回顾了图像处理的经典方法，如边缘检测（Canny、Sobel）、特征提取（SIFT、HOG）以及图像分割的基础技术。重点分析了这些方法在面对复杂场景、光照变化和遮挡问题时的局限性，从而为引入深度学习机制提供内在驱动力。 第二章：神经网络基础与Tensor操作 详细介绍了人工神经网络（ANN）的基本结构、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的数学特性及梯度下降的优化算法（SGD, Adam, RMSProp）。本书特别强调了高效的矩阵运算在深度学习中的核心地位，并以主流深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow的底层机制）为例，深入解析了张量（Tensor）的创建、操作与内存管理。 第三章：卷积神经网络（CNN）的构建与精髓 卷积层是计算机视觉的灵魂。本章对卷积操作进行了深入的数学剖析，阐述了参数共享、稀疏连接的优势。随后，详细讲解了池化层、归一化层（Batch Normalization）的作用及实现细节。通过分析经典网络结构，如LeNet、AlexNet、VGGNet，帮助读者建立起对网络深度和宽度如何影响模型性能的直观认识。 第二部分：核心视觉任务的深度模型 本书的核心内容集中在深度学习如何革新主要的视觉理解任务。 第四章：图像分类的进阶模型与迁移学习 本章超越了基础的CNN分类，重点探讨了残差网络（ResNet）如何解决深度网络中的梯度消失问题，以及稠密连接网络（DenseNet）的特征复用策略。此外，详细阐述了迁移学习的理论依据、预训练模型的选择标准，以及如何有效地进行微调（Fine-tuning）以适应特定领域的低数据量场景。 第五章：目标检测的范式革命 目标检测是视觉AI的关键战场。本章系统对比了“两阶段”检测器（R-CNN系列，如Faster R-CNN）和“一阶段”检测器（YOLO系列、SSD）的优缺点。深入剖析了Anchor Box的设计、IoU（交并比）的计算及其损失函数（如Focal Loss）的引入如何提高小目标检测的精度。 第六章：语义、实例与全景分割 本章区分并详细介绍了三种主要的分割任务。对于语义分割，重点介绍了解码器-编码器结构（如U-Net及其变体），以及空洞卷积（Dilated Convolution）在保持分辨率方面的作用。对于实例分割，全面解析了Mask R-CNN的并行处理机制，即如何同时预测边界框、类别和像素级掩码。 第三部分：前沿应用与系统实现 这一部分聚焦于新兴的技术趋势以及如何将训练好的模型部署到实际系统中。 第七章：生成模型与图像合成 生成对抗网络（GANs）的原理与应用是本章的重点。详细讲解了判别器和生成器之间的博弈过程，并分析了条件GAN（cGAN）、WGAN等变体的改进方向。应用方面，涉及风格迁移、超分辨率重建以及深度伪造（Deepfake）技术的原理分析。 第八章：三维视觉与几何理解 随着传感器技术的发展，三维数据（点云、深度图）的处理成为热点。本章介绍了如何将深度学习应用于点云数据的处理，例如PointNet及其变体的架构设计。探讨了基于视觉的几何重建、SLAM（即时定位与地图构建）中深度学习辅助模块的集成。 第九章：模型部署与效率优化 介绍如何将复杂的深度模型转化为高效可部署的形态。内容涵盖模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技术，以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）以压缩教师模型到小型化学生模型的过程。讨论了TensorRT、OpenVINO等推理优化引擎的使用，确保模型在边缘设备上的实时性能。 第十章：可解释性（XAI）与鲁棒性 强调了AI系统必须具备透明性和可靠性。本章详细介绍了主流的可解释性技术，如Grad-CAM、LIME，用于可视化模型关注区域。此外，探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并介绍了防御性训练策略，以提高模型在真实世界复杂环境下的鲁棒性。 总结： 《深度学习与计算机视觉：从理论到前沿应用》不仅是一本技术手册，更是一份引领未来研究方向的指南。通过严谨的数学推导、丰富的代码示例和对最新研究论文的深入剖析，本书旨在帮助读者构建起坚实的理论基础和强大的工程实践能力，从而在日新月异的计算机视觉领域占据先机。其目标是培养能够独立设计、实现并优化下一代视觉智能系统的复合型人才。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对信息安全法律法规有深入研究的律师，我一直关注着网络取证技术的发展及其在司法实践中的应用。“网络取证：从数据到电子证据”这本书，从书名上就直击了电子证据的本质，这正是我在工作中经常会遇到的核心问题。我希望这本书能够为我提供关于网络取证技术和方法的专业视角，特别是那些能够直接影响电子证据合法性和采信度的技术细节。我期待书中能够深入探讨在不同司法管辖区下，网络取证的法律框架和程序要求，以及如何确保在取证过程中符合相关的法律规定，避免证据被排除。作者 Albert J. Marcella 的资深背景，让我对书中内容的准确性和权威性充满期待。我希望这本书能够帮助我更好地理解技术与法律的结合点，从而在处理涉及网络犯罪的案件时，能够更有效地运用和评估电子证据，为当事人提供更专业的法律服务。

评分☆☆☆☆☆

作为一名网络安全领域的初学者，我对“网络取证：从数据到电子证据”这本书充满了期待。虽然我还没有机会深入阅读，但仅凭书名和作者的名气，我就能感受到它在信息安全领域的重要性。在这个数字时代，数据无处不在，而网络取证作为一种能够揭示网络犯罪真相、恢复数字痕迹的关键技术，其价值不言而喻。我一直对如何从海量的数据中挖掘出有价值的线索感到好奇，这本书的出现，仿佛为我指明了一条通往真相的道路。我设想，这本书会详细介绍网络取证的原理、方法以及相关的法律法规，帮助我理解取证过程中的每一个环节，从数据的收集、保存到分析、呈现，每一个步骤都至关重要。我尤其期待书中能够包含一些实际案例，通过具体的例子来阐述理论知识，让我能够更直观地理解网络取证的复杂性和趣味性。这本书的英文原版作者 Albert J. Marcella，在网络安全领域有着丰富的经验和深厚的造诣，他的著作无疑是质量的保证。我希望这本书能为我打开网络取证世界的大门，让我能够在这个领域有所建树。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的网络安全从业者，在工作中经常会接触到各种安全事件的分析和溯源工作。虽然我掌握了一定的取证技能，但随着网络技术的不断发展，新的威胁和攻击手段层出不穷，取证技术也需要不断更新和深化。当我看到“网络取证：从数据到电子证据”这本书时，我立刻被它吸引了。这本书的作者 Albert J. Marcella，我相信他的专业知识和实践经验能够为我们带来新的视角和方法。我期待这本书能够深入探讨最新的网络取证技术和工具，例如在云计算、物联网以及移动设备等新兴领域的取证挑战。我希望书中不仅能介绍理论知识，还能提供一些实用的技巧和最佳实践，帮助我们提高取证的效率和准确性。我特别关注书中关于电子证据在法律程序中的应用，这对于我们将取证结果转化为有效的法律证据至关重要。一本优秀的网络取证书籍，应该能够帮助我们应对日益复杂的网络安全环境，并有效地打击网络犯罪。我希望这本书能够成为我工具箱中的一件利器，提升我的专业能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名大学信息安全专业的学生，我对“网络取证：从数据到电子证据”这本书充满了浓厚的学习兴趣。网络取证是我非常感兴趣的一个方向，它能够帮助我们理解数字世界的运作方式，并在安全事件发生后找到问题的根源。我一直在寻找一本能够系统性地介绍网络取证知识的教材，而这本书的出现，让我看到了希望。我期望这本书能够从最基础的概念讲起，循序渐进地引导我进入这个领域。我希望它能详细解释网络数据的种类、采集方式、存储格式以及分析工具的应用。同时，我也希望这本书能够涵盖一些重要的法律和伦理问题，例如证据的合法性、隐私保护以及在调查过程中需要注意的各种细节。作者 Albert J. Marcella 的名声在外，我相信他的著作一定能够为我们提供扎实的理论基础和前沿的知识。这本书将是我学习网络取证不可或缺的一部分，我期待它能为我未来的职业生涯打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一位长期关注网络安全动态的科技爱好者，对“网络取证：从数据到电子证据”这本书充满了好奇。虽然我并非专业人士，但我深知网络安全的重要性，以及在面对网络犯罪时，证据收集和分析的艰难。这本书的名字本身就极具吸引力，它似乎暗示着一个从抽象的数据到具体证据的转化过程，这本身就是一个充满魅力的探索。我希望这本书能够以一种相对易懂的方式，向普通读者介绍网络取证的基本概念和原理。我期待它能揭示一些日常生活中可能遇到的网络安全场景，例如账户被盗、网络欺凌等，并说明网络取证在其中的作用。我希望书中能够用生动的语言和形象的比喻，来解释一些技术性的内容，让我这个非专业人士也能有所领悟。作者 Albert J. Marcella 的专业背景，也让我对这本书的内容充满了信心。我希望这本书能够让我对网络取证有一个更全面的认识，并更加重视网络安全。