正版現貨 網絡取證：從數據到電子證據 [美] 阿爾伯特·J.馬塞拉（Albert,J.Marcel pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 網絡取證
• 數字取證
• 電子證據
• 法律
• 計算機安全
• 數據恢復
• 調查取證
• 信息安全
• 網絡犯罪
• 取證分析

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齣版社： 中國人民公安大學齣版社

ISBN：9787565320699

商品編碼：25597452425

包裝：硬精裝

開本：16

 圖書名稱網絡取證：從數據到電子證據
作者阿爾伯特·J.馬塞拉（Albert,J.Marcel
定價85.00元
齣版社中國人民公安大學齣版社
ISBN9787565320699
齣版日期2015-06-01
字數
頁碼293
版次1
裝幀精裝
開本16開 

 《網絡取證：從數據到電子證據》由數據基礎；二進製到十進製；十六進製的力量；文件；引導過程和主引導記錄（MBR）；字節序與分區錶；捲與分區；FAT12／16文件係統；NTFS及其他文件係統；網絡取證：明智的調查策略；時間取證；調查案件結束；網絡取證過程總結13章構成。  

di1 章 數據基礎
基數2的編碼係統：二進製和字符編碼
兩態通信
電和磁
構建塊：數據的來源
拓展數據構建塊
基數2
美國信息交換標準碼
字符編碼：處理文本數據的基礎
擴展ASCII編碼和Unicode編碼

第2章 二進製到十進製
ASCII
作為計算器的計算機
為什麼進製轉換在取證中是十分重要的？
數據錶示
二進製到十進製的轉換
進製轉換分析
取證案例：數學的應用
十進製到二進製：重新審查

第3章 十六進製的力量
十六進製是什麼？
位、字節與半字節
半字節和比特
二進製到十六進製的轉換
二進製（十六進製）編輯器
乾草堆裏的針

第4章 文件
文件、文件結構和文件格式
文件擴展名
更改文件擴展名以逃避調查
文件和十六進製編輯器
文件
ASCII不是文本或十六進製
文件的價值
復雜文件：復閤、壓縮和加密文件
為什麼復閤文件會存在？
壓縮文件
取證和加密文件
密碼文件結構

第5章 引導過程和主引導記錄（MBR）
引導啓動過程
引導過程的主要功能
取證鏡像和證據收集
BIOS
BIOS小結
BIOS設置實用程序
主引導記錄（MBR）
分區錶
硬盤分區

第6章 字節序與分區錶
字節序的種類
字節序
字節序的詞源
MBR中的分區錶

第7章 捲與分區
技術迴顧
柱麵、磁頭、扇區和邏輯塊尋址
捲與分區

第8章 FAT12／16文件係統
技術迴顧
文件係統
元數據
文件分配錶（FAT）文件係統
鬆弛空間
十六進製復習筆記
目錄項
FAT
簇大小如何確定
擴展簇大小
目錄項和FAT
FAT文件係統的限製
目錄項的限製

第9章 NTFS及其他文件係統
新技術文件係統
分區引導記錄
MFT
NTFS文件係統小結
exFAT
其他文件係統概念

0章 網絡取證：明智的調查策略
取證過程
明智的取證調查策略
時間

1章 時間取證
時間是什麼？
網絡時間協議
時間戳
時間追蹤
時鍾模型和時間邊界：時間取證基礎
MS-DOS的32位時間戳：日期和時間
日期確定
時間確定
時間的不性

2章 調查案件結束
明智的取證調查策略
步驟五：調查（續）
步驟六：通報發現
一份的網絡取證報告的特徵
報告內容
步驟七：保留和管理證據
步驟八：調查總結和結論
調查人員作為專傢證人的任務

3章 網絡取證過程總結
二進製
二進製一十進製——ASCII碼
數據與編碼
十六進製
從原始數據到文件
存取文件
字節序
分區
文件係統
時間
調查過程
附錄A ABC公司的取證調查
附錄B 術語錶
緻謝
編輯推薦

文摘   

好的，這是一份詳細的、不包含《網絡取證：從數據到電子證據》內容的圖書簡介，旨在描述其他主題的專業書籍。 --- 《深度學習與計算機視覺：從理論到前沿應用》 作者： [虛擬作者姓名，例如：李明、張華] 齣版社： [虛擬齣版社名稱，例如：科技動力齣版社] 齣版時間： 2023年10月 圖書簡介： 在當今數字化浪潮席捲全球的背景下，計算機視覺與深度學習技術的融閤已成為人工智能領域最引人注目且發展迅猛的方嚮之一。本書《深度學習與計算機視覺：從理論到前沿應用》係統性地梳理瞭這一交叉學科的理論基礎、核心算法以及在實際工程中的創新應用。它不僅麵嚮有一定數學和編程基礎的研究人員、工程師，也為希望深入理解現代視覺係統構建原理的進階學生提供瞭詳盡的路綫圖。 第一部分：視覺基礎與深度學習基石 本書的開篇部分緻力於夯實讀者對傳統計算機視覺流程的理解，並迅速過渡到現代深度學習框架。 第一章：傳統視覺的迴顧與挑戰 本章首先迴顧瞭圖像處理的經典方法，如邊緣檢測（Canny、Sobel）、特徵提取（SIFT、HOG）以及圖像分割的基礎技術。重點分析瞭這些方法在麵對復雜場景、光照變化和遮擋問題時的局限性，從而為引入深度學習機製提供內在驅動力。 第二章：神經網絡基礎與Tensor操作 詳細介紹瞭人工神經網絡（ANN）的基本結構、激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）的數學特性及梯度下降的優化算法（SGD, Adam, RMSProp）。本書特彆強調瞭高效的矩陣運算在深度學習中的核心地位，並以主流深度學習框架（如PyTorch或TensorFlow的底層機製）為例，深入解析瞭張量（Tensor）的創建、操作與內存管理。 第三章：捲積神經網絡（CNN）的構建與精髓 捲積層是計算機視覺的靈魂。本章對捲積操作進行瞭深入的數學剖析，闡述瞭參數共享、稀疏連接的優勢。隨後，詳細講解瞭池化層、歸一化層（Batch Normalization）的作用及實現細節。通過分析經典網絡結構，如LeNet、AlexNet、VGGNet，幫助讀者建立起對網絡深度和寬度如何影響模型性能的直觀認識。 第二部分：核心視覺任務的深度模型 本書的核心內容集中在深度學習如何革新主要的視覺理解任務。 第四章：圖像分類的進階模型與遷移學習 本章超越瞭基礎的CNN分類，重點探討瞭殘差網絡（ResNet）如何解決深度網絡中的梯度消失問題，以及稠密連接網絡（DenseNet）的特徵復用策略。此外，詳細闡述瞭遷移學習的理論依據、預訓練模型的選擇標準，以及如何有效地進行微調（Fine-tuning）以適應特定領域的低數據量場景。 第五章：目標檢測的範式革命 目標檢測是視覺AI的關鍵戰場。本章係統對比瞭“兩階段”檢測器（R-CNN係列，如Faster R-CNN）和“一階段”檢測器（YOLO係列、SSD）的優缺點。深入剖析瞭Anchor Box的設計、IoU（交並比）的計算及其損失函數（如Focal Loss）的引入如何提高小目標檢測的精度。 第六章：語義、實例與全景分割 本章區分並詳細介紹瞭三種主要的分割任務。對於語義分割，重點介紹瞭解碼器-編碼器結構（如U-Net及其變體），以及空洞捲積（Dilated Convolution）在保持分辨率方麵的作用。對於實例分割，全麵解析瞭Mask R-CNN的並行處理機製，即如何同時預測邊界框、類彆和像素級掩碼。 第三部分：前沿應用與係統實現 這一部分聚焦於新興的技術趨勢以及如何將訓練好的模型部署到實際係統中。 第七章：生成模型與圖像閤成 生成對抗網絡（GANs）的原理與應用是本章的重點。詳細講解瞭判彆器和生成器之間的博弈過程，並分析瞭條件GAN（cGAN）、WGAN等變體的改進方嚮。應用方麵，涉及風格遷移、超分辨率重建以及深度僞造（Deepfake）技術的原理分析。 第八章：三維視覺與幾何理解 隨著傳感器技術的發展，三維數據（點雲、深度圖）的處理成為熱點。本章介紹瞭如何將深度學習應用於點雲數據的處理，例如PointNet及其變體的架構設計。探討瞭基於視覺的幾何重建、SLAM（即時定位與地圖構建）中深度學習輔助模塊的集成。 第九章：模型部署與效率優化 介紹如何將復雜的深度模型轉化為高效可部署的形態。內容涵蓋模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技術，以及知識蒸餾（Knowledge Distillation）以壓縮教師模型到小型化學生模型的過程。討論瞭TensorRT、OpenVINO等推理優化引擎的使用，確保模型在邊緣設備上的實時性能。 第十章：可解釋性（XAI）與魯棒性 強調瞭AI係統必須具備透明性和可靠性。本章詳細介紹瞭主流的可解釋性技術，如Grad-CAM、LIME，用於可視化模型關注區域。此外，探討瞭對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理，並介紹瞭防禦性訓練策略，以提高模型在真實世界復雜環境下的魯棒性。 總結： 《深度學習與計算機視覺：從理論到前沿應用》不僅是一本技術手冊，更是一份引領未來研究方嚮的指南。通過嚴謹的數學推導、豐富的代碼示例和對最新研究論文的深入剖析，本書旨在幫助讀者構建起堅實的理論基礎和強大的工程實踐能力，從而在日新月異的計算機視覺領域占據先機。其目標是培養能夠獨立設計、實現並優化下一代視覺智能係統的復閤型人纔。

評分☆☆☆☆☆

我是一位長期關注網絡安全動態的科技愛好者，對“網絡取證：從數據到電子證據”這本書充滿瞭好奇。雖然我並非專業人士，但我深知網絡安全的重要性，以及在麵對網絡犯罪時，證據收集和分析的艱難。這本書的名字本身就極具吸引力，它似乎暗示著一個從抽象的數據到具體證據的轉化過程，這本身就是一個充滿魅力的探索。我希望這本書能夠以一種相對易懂的方式，嚮普通讀者介紹網絡取證的基本概念和原理。我期待它能揭示一些日常生活中可能遇到的網絡安全場景，例如賬戶被盜、網絡欺淩等，並說明網絡取證在其中的作用。我希望書中能夠用生動的語言和形象的比喻，來解釋一些技術性的內容，讓我這個非專業人士也能有所領悟。作者 Albert J. Marcella 的專業背景，也讓我對這本書的內容充滿瞭信心。我希望這本書能夠讓我對網絡取證有一個更全麵的認識，並更加重視網絡安全。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的網絡安全從業者，在工作中經常會接觸到各種安全事件的分析和溯源工作。雖然我掌握瞭一定的取證技能，但隨著網絡技術的不斷發展，新的威脅和攻擊手段層齣不窮，取證技術也需要不斷更新和深化。當我看到“網絡取證：從數據到電子證據”這本書時，我立刻被它吸引瞭。這本書的作者 Albert J. Marcella，我相信他的專業知識和實踐經驗能夠為我們帶來新的視角和方法。我期待這本書能夠深入探討最新的網絡取證技術和工具，例如在雲計算、物聯網以及移動設備等新興領域的取證挑戰。我希望書中不僅能介紹理論知識，還能提供一些實用的技巧和最佳實踐，幫助我們提高取證的效率和準確性。我特彆關注書中關於電子證據在法律程序中的應用，這對於我們將取證結果轉化為有效的法律證據至關重要。一本優秀的網絡取證書籍，應該能夠幫助我們應對日益復雜的網絡安全環境，並有效地打擊網絡犯罪。我希望這本書能夠成為我工具箱中的一件利器，提升我的專業能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對信息安全法律法規有深入研究的律師，我一直關注著網絡取證技術的發展及其在司法實踐中的應用。“網絡取證：從數據到電子證據”這本書，從書名上就直擊瞭電子證據的本質，這正是我在工作中經常會遇到的核心問題。我希望這本書能夠為我提供關於網絡取證技術和方法的專業視角，特彆是那些能夠直接影響電子證據閤法性和采信度的技術細節。我期待書中能夠深入探討在不同司法管轄區下，網絡取證的法律框架和程序要求，以及如何確保在取證過程中符閤相關的法律規定，避免證據被排除。作者 Albert J. Marcella 的資深背景，讓我對書中內容的準確性和權威性充滿期待。我希望這本書能夠幫助我更好地理解技術與法律的結閤點，從而在處理涉及網絡犯罪的案件時，能夠更有效地運用和評估電子證據，為當事人提供更專業的法律服務。

評分☆☆☆☆☆

作為一名網絡安全領域的初學者，我對“網絡取證：從數據到電子證據”這本書充滿瞭期待。雖然我還沒有機會深入閱讀，但僅憑書名和作者的名氣，我就能感受到它在信息安全領域的重要性。在這個數字時代，數據無處不在，而網絡取證作為一種能夠揭示網絡犯罪真相、恢復數字痕跡的關鍵技術，其價值不言而喻。我一直對如何從海量的數據中挖掘齣有價值的綫索感到好奇，這本書的齣現，仿佛為我指明瞭一條通往真相的道路。我設想，這本書會詳細介紹網絡取證的原理、方法以及相關的法律法規，幫助我理解取證過程中的每一個環節，從數據的收集、保存到分析、呈現，每一個步驟都至關重要。我尤其期待書中能夠包含一些實際案例，通過具體的例子來闡述理論知識，讓我能夠更直觀地理解網絡取證的復雜性和趣味性。這本書的英文原版作者 Albert J. Marcella，在網絡安全領域有著豐富的經驗和深厚的造詣，他的著作無疑是質量的保證。我希望這本書能為我打開網絡取證世界的大門，讓我能夠在這個領域有所建樹。

評分☆☆☆☆☆

作為一名大學信息安全專業的學生，我對“網絡取證：從數據到電子證據”這本書充滿瞭濃厚的學習興趣。網絡取證是我非常感興趣的一個方嚮，它能夠幫助我們理解數字世界的運作方式，並在安全事件發生後找到問題的根源。我一直在尋找一本能夠係統性地介紹網絡取證知識的教材，而這本書的齣現，讓我看到瞭希望。我期望這本書能夠從最基礎的概念講起，循序漸進地引導我進入這個領域。我希望它能詳細解釋網絡數據的種類、采集方式、存儲格式以及分析工具的應用。同時，我也希望這本書能夠涵蓋一些重要的法律和倫理問題，例如證據的閤法性、隱私保護以及在調查過程中需要注意的各種細節。作者 Albert J. Marcella 的名聲在外，我相信他的著作一定能夠為我們提供紮實的理論基礎和前沿的知識。這本書將是我學習網絡取證不可或缺的一部分，我期待它能為我未來的職業生涯打下堅實的基礎。