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出版者:首都经济贸易大学出版社

作者:

出品人:

页数:214

译者:

出版时间:2000-5

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787563808458

丛书系列:

图书标签:

• CCED
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智能计算与信息安全技术前沿探索 本书旨在全面深入地探讨当代信息技术领域中几个至关重要且快速发展的方向：智能计算范式、复杂系统建模与仿真，以及信息安全体系的构建与实践。我们力求从理论基础出发，结合最新的研究成果和工业应用案例，为读者提供一个系统化、前瞻性的知识框架。 第一部分：智能计算范式的演进与深度实践 本部分聚焦于构成现代智能系统的核心技术，特别是深度学习（Deep Learning, DL）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）的最新进展。我们不仅仅停留在算法的描述层面，更侧重于分析这些范式在处理高维、非结构化数据时的内在机制与局限性。 1. 深度神经网络的结构优化与可解释性 我们将详细剖析当前主流的深度学习架构，包括但不限于Transformer模型在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中的突破性应用。重点讨论如何通过网络结构创新（如混合专家模型 MoE、神经结构搜索 NAS）来提升模型的效率与泛化能力。一个关键章节将专门用于探讨“模型可解释性”（Explainable AI, XAI）。我们引入LIME、SHAP等局部与全局解释工具，并比较后向传播可视化技术（如Grad-CAM）在诊断模型决策路径上的有效性。此外，还将深入探讨对抗性示例（Adversarial Examples）的生成机理及其对模型鲁棒性的挑战，并介绍防御性蒸馏和对抗性训练等防御策略。 2. 强化学习的复杂环境适应性 强化学习部分将超越经典的Q-Learning和Policy Gradient方法。我们将着重分析如何将深度学习的强大感知能力与RL的决策规划能力相结合，形成深度强化学习（DRL）。内容覆盖分布式RL（如Ape-X, R2D2）在扩展训练规模上的应用，以及元学习（Meta-Learning）在Few-Shot RL场景中的潜力。特别关注在物理世界交互任务（如机器人控制、自动驾驶决策）中，如何解决高频次探索与安全约束下的最优策略收敛问题，包括离线RL（Offline RL）在利用历史数据进行安全策略学习中的作用。 3. 联邦学习与隐私保护的计算模型 随着数据孤岛现象的日益严重，联邦学习（Federated Learning, FL）已成为分布式智能的关键路径。本章将系统阐述横向联邦、纵向联邦以及迁移联邦的学习范式。核心内容将围绕FL中的数据异构性（Non-IID Data）处理技术，例如参数聚合算法的改进（如FedProx）。同时，我们将探讨如何结合同态加密（Homomorphic Encryption, HE）和差分隐私（Differential Privacy, DP）技术，在不暴露原始数据的前提下实现安全的模型训练与更新，分析这些隐私保护机制对模型收敛速度和最终性能的影响。 第二部分：复杂系统建模、仿真与数字孪生 本部分关注如何利用先进的计算工具来模拟、预测和优化现实世界中高度复杂的、多因素耦合的系统行为，特别是侧重于构建高保真度的数字孪生（Digital Twin）系统。 1. 多尺度建模与跨域数据融合 复杂系统（如城市交通网络、生物分子动力学）的特点在于其行为在不同尺度上表现出迥异的规律。本书将介绍如何采用多尺度建模方法，例如将宏观的连续介质模型与微观的离散粒子模型（如分子动力学、元胞自动机）进行耦合。重点探讨如何利用贝叶斯网络或因果推断模型，在异构传感器数据（时间序列、空间分布数据、文本日志）之间建立可靠的因果联系，以实现对系统状态的精确估计。 2. 基于代理（Agent-Based）的仿真技术 在描述个体间相互作用的系统中，基于代理的模型（ABM）是不可或缺的工具。本章将详细介绍ABM的构建流程，包括个体行为规则的设计、环境的离散化处理，以及如何利用高性能计算（HPC）平台（如GPU加速）来支撑大规模个体仿真。我们将通过社会动力学、流行病传播模型等实例，展示如何通过参数扫描和敏感性分析来验证模型预测的稳健性。 3. 数字孪生体的构建与实时同步 数字孪生不仅仅是静态的三维模型，而是一个与物理实体实时交互、状态同步的动态系统。本节将深入探讨实现高保真孪生体的关键技术栈：物联网（IoT）数据采集与预处理、边缘计算（Edge Computing）用于低延迟状态更新，以及如何设计状态映射算法（State Mapping Algorithm）以确保虚拟模型与物理实体间的准确映射。还将讨论在孪生体中嵌入预测性分析模型（如异常检测、寿命预测），实现从描述到决策支持的跨越。 第三部分：信息安全体系的深度防御与量化评估 信息安全不再是简单的边界防护，而是融入到整个系统的设计、运行与维护的各个环节。本部分聚焦于面向智能与复杂系统的量化安全评估和主动防御技术。 1. 基于图论的网络拓扑安全分析 现代网络结构复杂，传统的基于规则的检测方法难以应对。我们引入图论分析方法来建模网络实体（节点）及其关系（边）。内容涵盖：使用谱聚类分析检测网络中的异常流量模式、基于中心性指标（如介数中心性）识别关键脆弱节点。更进一步，将图神经网络（GNN）应用于零日攻击的早期预警系统，通过学习正常通信的图结构特征来识别偏离正常模式的恶意活动。 2. 软件供应链的完整性验证与硬件安全基础 软件供应链的安全性是当前安全领域最大的挑战之一。本书将介绍利用基于区块链的日志记录机制来确保软件组件（从源代码到编译后的二进制文件）在整个生命周期内不可篡改。针对硬件层面，我们将探讨可信计算基（TCB）的构建，包括安全启动（Secure Boot）流程的原理，以及可信执行环境（Trusted Execution Environment, TEE）如Intel SGX在保护敏感数据免受操作系统内核攻击中的应用。 3. 量化风险评估与弹性恢复机制 安全目标是最小化风险暴露。本章强调量化而非定性的风险评估方法。我们将介绍基于贝叶斯网络或马尔可夫链的攻击树分析（Attack Tree Analysis）技术，用于计算特定安全目标的达成概率。最后，我们将讨论系统弹性（Resilience）的设计，即系统在遭受攻击后，如何快速地进行隔离、修复并恢复到预定服务水平的自动化流程，包括自动化的隔离策略和基于快照的快速回滚技术。 本书适合对象： 本书面向对人工智能、复杂系统工程、网络安全有深入兴趣的研发人员、系统架构师、高校高年级本科生和研究生，以及希望将前沿计算技术应用于实际工业问题的专业人士。阅读本书需要具备一定的线性代数、概率统计以及基础编程能力。

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这本《边用边学CCED 2000》真是我最近在工作和学习中遇到的一大助力。它给我的感觉，就像是我的一个“私人导师”，时刻准备着为我解答疑惑，提供帮助。我最喜欢的地方是它讲解问题的角度，不是简单地告诉你“是什么”，而是告诉你“为什么是这样”，以及“如何运用”。这种深入浅出的讲解方式，让我能够真正理解知识背后的原理，而不是死记硬背。而且，书中提供的案例设计得非常贴合实际，我经常能在阅读的时候，想到自己之前遇到过的类似问题，然后立刻在书中找到解决的思路和方法。这种“学以致用”的感觉，让我非常有成就感，也更加巩固了我的学习效果。我尤其赞赏的是它在某些关键技术点上，提供了多种解决方案，并分析了各自的优缺点，这让我能够根据实际情况做出更明智的选择。

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我必须说，《边用边学CCED 2000》这本书，真的让我感觉自己找到了“宝藏”。我之前尝试过不少关于这个主题的书籍，但往往看得云里雾里，要么过于晦涩难懂，要么就是理论大于实践，学了之后却不知道如何落地。但这本书不同，它的语言风格非常通俗易懂，即使是初学者也能很快理解。我最欣赏的一点是，它并没有上来就讲一大堆枯燥的概念，而是直接切入“如何做”，通过一个个具体的操作步骤，引导读者一步步完成任务。这种“动手实践”的模式，对我这种“理论白痴”来说简直是福音。我常常是边看书边在电脑上操作，跟着书中的演示一步步来，感觉就像有位老师在旁边手把手地教我一样。而且，它提供的案例场景设计得非常巧妙，能涵盖到我日常工作中经常会遇到的各种情况，让我觉得所学即所用，学习的动力也大大增强。每次看完一个章节，都能明显感觉到自己对这个领域的理解又加深了一层，也更自信了。

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当我翻开《边用边学CCED 2000》这本书时，我立刻被它独特的视角所吸引。它并没有选择那种一本正经、高屋建瓴的叙事方式，而是以一种非常亲切、仿佛在和你聊天的口吻，娓娓道来。我最欣赏的是它对知识点的拆解方式，不是一股脑地堆砌，而是层层递进，让你在理解前一个概念的基础上，自然而然地过渡到下一个。而且，它非常注重实践环节，每讲到一个技术点，都会立刻配上详实的图文演示，让我能够轻松地跟着操作。我尤其喜欢书中的“进阶挑战”部分，它给了我一个尝试和巩固所学知识的绝佳机会，让我能够将书本上的理论转化为实际的能力。总的来说，这本书最大的魅力在于它的“即学即用”属性，让我感觉学习过程中的每一分钟都没有被浪费，而是实实在在地为我的工作能力添砖加瓦。

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这本《边用边学CCED 2000》简直是我最近一段时间的“精神食粮”！说实话，我最初是被它的书名吸引的，感觉很实在，不是那种高高在上的理论讲解，而是强调“边用边学”，这完全符合我这种拖延症晚期、又想快速掌握新技能的学习者。拿到书后，我更是惊喜连连。它的排版设计非常友好，不会让人产生畏难情绪。开篇的一些基础概念讲解，虽然我之前零散接触过一些，但这本书的梳理清晰多了，就像把散落的拼图一块块精准地放到了正确的位置，逻辑性很强。更重要的是，它提供的例子都非常贴近实际工作场景，我经常能在读到某个章节的时候，立刻联想到自己正在处理的项目，然后尝试书中介绍的方法。有时候一个小小的技巧就能解决困扰我很久的问题，那种成就感真的无与伦比。而且，书中的“小贴士”和“注意事项”环节，简直是及时雨，帮我避免了不少“踩坑”的可能性，让我在实践中少走了不少弯路。我尤其喜欢它循序渐进的难度设计，从易到难，让你在不知不觉中就能掌握越来越复杂的知识点，完全不会觉得吃力。

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这本书的价值，对于像我这样希望通过实践来提升技能的人来说，是难以估量的。《边用边学CCED 2000》的编写方式，可以说是“反书本式”的。它没有教条式的理论灌输，而是将复杂的知识点拆解成一个个易于理解和操作的模块。我最喜欢的地方在于，它始终强调“解决问题”，而不是“掌握理论”。每介绍一个概念，它都会立刻引出与之相关的实际应用场景，并给出详细的操作指南。这让我感觉我不是在“学习”一本技术书，而是在“解决”一个又一个实际工作中的难题。这种感觉非常踏实，也极大地增强了我学习的积极性。我尤其对书中那些“疑难解答”和“常见误区”的环节印象深刻，这些内容往往是在其他书籍中难以找到的，却又是我们在实际操作中最容易遇到的障碍。作者似乎很了解我们这些普通学习者的痛点，并有针对性地提供了解决方案，让我倍感贴心。

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