入侵检测技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电

作者:曹元大

出品人:

页数:226

译者:

出版时间:2007-5

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787115162335

丛书系列:

图书标签:

• Hacker
• 入侵检测
• 网络安全
• 信息安全
• 安全技术
• 计算机网络
• 恶意代码
• 异常检测
• 数据安全
• 防御技术
• 安全防护

好的，这是一本名为《数字图像处理与模式识别》的图书简介，旨在避免提及任何与“入侵检测技术”相关的内容，并力求详尽自然。 --- 《数字图像处理与模式识别》 导言：视觉智能的基石 在信息爆炸的时代，图像和视频数据以前所未有的速度充斥着我们的世界。从医学影像诊断、自动驾驶的视觉导航，到遥感卫星的数据分析，再到日常生活中人脸识别和增强现实应用，数字图像已成为获取、理解和交互世界的核心媒介。然而，原始的图像数据往往充满了噪声、失真和冗余信息。如何有效地从这些数据中提取出有意义的特征、理解其内在结构，并将其转化为可供计算机理解的知识，是当前信息科学与工程领域最关键的挑战之一。《数字图像处理与模式识别》正是在这样的背景下应运而生，它系统性地梳理了从基础图像获取到复杂模式分类的完整技术链条，旨在为研究人员、工程师以及高年级本科生提供一套坚实而全面的理论框架与实践指南。 本书的核心目标并非简单地罗列算法，而是致力于构建一套完整的“视觉智能”思维体系。我们将深入探讨图像作为二维信号的数学本质，剖析噪声对信息保真度的影响，并讲解如何通过精妙的信号处理手段，实现图像质量的提升和特征的凸显。随后，我们将目光转向如何让机器“看懂”图像内容，这需要依赖于先进的模式识别技术，将图像信息转化为可量化的决策依据。 第一部分：数字图像处理的理论基础与增强 本部分奠定了图像处理的数学与信号学基础。我们从人眼视觉的生理特性切入，探讨数字图像的采样、量化及其与连续信号的映射关系。紧接着，我们详细介绍了二维傅里叶变换及其在频域分析中的关键作用，这是理解图像滤波和增强操作的理论核心。 重点章节涵盖了空间域增强技术，包括直方图均衡化、灰度拉伸等基础方法，它们是改善图像对比度和动态范围的基石。随后，我们深入到频域滤波，对比了理想、巴特沃斯和高斯滤波器在平滑（低通）和锐化（高通）处理上的优劣与适用场景。特别地，本书对非线性滤波进行了详尽阐述，例如中值滤波在抑制椒盐噪声方面的卓越性能，以及双边滤波在保留边缘信息方面的精妙设计。 在图像恢复方面，我们探讨了逆问题的挑战，介绍了维纳滤波、最小均方误差恢复等经典方法，并探讨了在数据保真度和降噪效果之间进行权衡的策略。此外，图像形态学处理作为一种基于集合论的几何运算工具，其开、闭、顶、底操作在去除小目标、填充空洞和边界提取中的应用被系统化地介绍。 第二部分：图像分割与特征提取的艺术 图像处理的最终目标之一是实现对图像内容的结构化描述，而图像分割是实现这一目标的关键桥梁。本书将分割技术分为两大阵营进行深入探讨：基于阈值的区域划分方法（如Otsu法和多级阈值确定）和基于区域的复杂方法（如区域生长、分水岭算法）。我们特别强调了如何利用梯度信息和边缘检测算子（如Sobel, Canny）来精确定位目标轮廓。 特征提取是模式识别的前提。本部分详细讲解了如何将像素数据转化为有意义的、低维度的特征向量。我们涵盖了经典几何特征（如形状、周长、面积），以及更具鲁棒性的纹理特征描述符，例如灰度共生矩阵（GLCM）的构建及其统计量。 在进阶内容中，本书着重介绍了兴趣点检测与描述。SIFT、SURF等局部特征描述子的原理和数学构造被细致解析，这些方法极大地提升了机器对图像内容的局部几何变换的鲁棒性，是目标跟踪和三维重建的基础。 第三部分：模式识别：从数据到智能决策 模式识别是赋予机器理解能力的“大脑”。本部分将理论的焦点从图像本身转向了特征空间中的数据分布与分类。 我们从统计模式识别入手，详细讲解了参数估计、贝叶斯分类器及其在二元和多元分类问题中的应用。支持向量机（SVM）作为一种强大的最大间隔分类器，其核函数的使用和优化求解过程被清晰地呈现。 在聚类分析方面，K-均值、层次聚类等无监督学习方法被用于发现数据中自然存在的群体结构，这在图像数据库的管理和相似性度量中至关重要。 本书对人工神经网络在模式识别中的应用进行了详尽的论述，重点介绍了多层感知机（MLP）的训练过程和反向传播算法。同时，为紧跟技术前沿，我们引入了深度学习的初步概念，特别是卷积神经网络（CNN）作为图像特征学习的革命性工具，其卷积层、池化层和全连接层的结构设计及其在复杂图像分类任务中的表现被进行了深入的比较和分析。 第四部分：应用与展望 最后一章将理论知识与实际工程问题相结合。我们将探讨遥感图像分析中的地物分类、医学图像处理中的器官分割和病灶检测的挑战，以及光学字符识别（OCR）中的预处理与识别流程。 《数字图像处理与模式识别》不仅是一本技术手册，更是一份邀请函，邀请读者深入探索计算机视觉的精妙世界。本书内容覆盖全面，理论推导严谨，并辅以大量图例和编程实现建议，旨在培养读者独立分析和解决复杂视觉问题的能力，为未来在智能感知、机器人视觉和高级数据分析领域的深造打下坚实的基础。 ---

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当我阅读到关于异常检测技术的部分时，我感到豁然开朗。作者在这部分内容的处理上，充分展现了他深厚的理论功底和丰富的实践经验。他并没有简单地罗列各种异常检测的算法，而是深入浅出地阐述了异常检测的几种主要思路：基于统计的方法、基于机器学习的方法、基于规则的方法等，并且详细分析了每种方法的优缺点和适用场景。我尤其对书中关于“基线”的概念的讲解印象深刻，作者解释了如何建立正常的网络行为基线，以及如何通过各种指标来衡量当前网络行为与基线的偏差。这对于理解异常检测的关键环节至关重要。书中还引入了一些具体的算法，比如Z-score、IQR（四分位距）等，并给出了如何在实际场景中应用这些算法的示例。我还学到了，异常检测的关键在于如何有效地区分“正常的异常”和“恶意的异常”。这需要精细的参数调整和持续的优化。这本书在这方面的详尽论述，让我能够更深入地理解异常检测的原理，并且在实际工作中能够更有针对性地去部署和优化异常检测系统，而不是盲目地套用现成的解决方案。

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这本书在探讨入侵检测技术时，展现出了极强的系统性思维。它不仅仅是孤立地介绍某种技术，而是将其置于整个网络安全防御体系的大背景下进行阐述。作者强调了入侵检测系统（IDS）与防火墙（Firewall）、入侵防御系统（IPS）、安全信息和事件管理（SIEM）等其他安全组件之间的协同作用。我了解到，一个有效的入侵检测策略，并非是依靠单一的技术就能实现的，而是需要多种技术和工具的有机结合。书中详细阐述了如何将IDS的告警信息与SIEM系统进行整合，从而实现更全面的威胁态势感知和事件响应。我还学到了如何通过日志分析和关联分析，从海量的安全事件数据中挖掘出真正的攻击迹象。这种“全局观”的视角，让我对网络安全防御的复杂性和系统性有了更深刻的理解。它让我明白，入侵检测技术是整个安全防御链条中的一个重要环节，它的有效性依赖于与其他环节的紧密配合。这本书不仅教会了我“是什么”，更教会了我“怎么做”，以及“为什么要这样做”。

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这本书在阐述入侵检测技术时，始终贯穿着一个核心理念：“攻防一体”。作者在介绍防御技术的同时，也深入剖析了攻击者如何规避检测，以及如何利用检测系统的漏洞。我了解到，很多入侵检测系统都存在误报和漏报的问题，而攻击者正是利用这些“盲点”来隐藏自己的行踪。书中详细讲解了多种“绕过”检测的技术，比如流量的混淆、加密、分片，以及利用Polymorphic/Metamorphic恶意软件来改变自身特征。这让我意识到，入侵检测并非一劳永逸，而是一个动态的、持续优化的过程。为了更好地进行检测，我们必须时刻了解攻击者的最新动态和技术手段。作者在这方面的内容，让我受益匪浅，它让我从一个防御者的角度，去思考如何才能有效地抵御各种层出不穷的攻击。同时，我也理解了为什么持续的日志分析和告警审查如此重要，因为只有通过不断的分析，才能发现那些隐藏在海量数据中的细微异常。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，很有那种科技感和神秘感，让人一眼就能联想到信息安全领域。我拿到这本书的时候，首先翻阅了一下目录，大致浏览了一下里面的章节标题，虽然标题都很专业，但是感觉内容应该是比较硬核的，涵盖了从基础概念到高级应用的方方面面。我在一些技术论坛上看到过关于类似主题的讨论，比如各种攻击手法、防御策略等等，所以对这本书的理论深度和实践指导性还是抱有一定期待的。我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实用的案例分析，或者是一些工具的使用教程，这样对于我这种想要提升实际操作能力的人来说会非常有帮助。当然，作为一本技术书籍，内容的准确性和时效性也是非常重要的，毕竟网络安全技术发展日新月异，希望书中的内容能够及时更新，或者至少提供一些通用的、不容易过时的基础知识。总的来说，这本书给我第一印象还是不错的，它的出现填补了我在这方面知识体系上的一个空白，我打算花一些时间来仔细研读，看看它是否能像它的封面一样，给我带来一场关于信息安全知识的“入侵”体验，让我深入了解这个复杂而迷人的领域。我会重点关注那些介绍不同检测技术原理的部分，比如基于签名的、基于异常的、基于行为的等等，想了解它们各自的优缺点以及适用场景。

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总的来说，这本书给我的感觉就像一位经验丰富的网络安全老兵，在向初学者传授他多年的宝贵经验。它没有华丽的辞藻，也没有故弄玄虚的理论，而是用最朴实、最直接的方式，将复杂的入侵检测技术一一拆解，并以一种易于理解的方式呈现出来。书中的内容详实、逻辑清晰、图文并茂，并且紧密结合了实际应用。我最欣赏的是它那种“授人以鱼不如授人以渔”的教育理念。它不仅告诉了我“是什么”，更教会了我“为什么”，以及“如何去思考”。我感觉通过阅读这本书，我不仅掌握了一些入侵检测的知识和技能，更重要的是，我学会了如何去分析问题、解决问题，以及如何在这个快速变化的领域中保持学习的热情。这本书的价值，远不止于它所包含的文字和图片，更在于它所激发出的学习兴趣和探索精神。我会把它当作一本常备的参考书，在未来的工作和学习中，反复翻阅，从中汲取更多的养分。

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当我深入阅读这本书时，我发现它在实践层面给予了读者极大的帮助。书中并没有仅仅停留在理论的层面，而是穿插了大量真实世界的案例分析，让我对入侵检测技术有了更直观的认识。例如，作者详细剖析了几个著名的网络攻击事件，如“震网病毒”的传播方式和检测难度，以及“索尼影业被攻击”事件中，攻击者如何利用社会工程学和内部漏洞绕过防御体系。这些案例的引用，不仅增加了阅读的趣味性，更重要的是，它让我明白，理论知识如何应用于解决实际的网络安全问题。书中还详细介绍了几种主流的入侵检测工具的配置和使用方法，包括Snort、Suricata、Zeek（Bro）等，并且提供了详细的命令行示例和配置文件解读。我尤其对书中关于自定义规则集的编写技巧很感兴趣，作者分享了一些在实际工作中总结出的经验，如何编写更高效、更准确的规则，以减少误报和漏报。这种实践性的指导，对于我这种想要将所学知识付诸实践的人来说，是无价的。我甚至可以照着书中的步骤，在自己的测试环境中搭建一套简单的入侵检测系统，然后通过实际操作来验证书中的理论。

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翻开这本书，最让我印象深刻的是它对网络攻击演进历史的梳理。从早期简单的病毒传播，到如今复杂的APT（高级持续性威胁）攻击，作者用一种抽丝剥茧的方式，将这些攻击的演变轨迹清晰地呈现出来。这种宏观的视角非常重要，它帮助我理解为什么现有的入侵检测技术会发展成今天的样子，以及未来可能的发展方向。书中有大量篇幅详细阐述了各种攻击载体，比如恶意软件的变种、社会工程学利用的漏洞、以及供应链攻击的隐蔽性。我尤其对书中关于“零日漏洞”的讨论很感兴趣，作者探讨了如何在这种未知威胁面前进行有效的检测和响应，这无疑是技术攻防中的一个难点。同时，书中也深入剖析了攻击者常用的网络侦察手段，包括端口扫描、漏洞探测、信息收集等等，并提出了相应的反制措施。我感觉作者在这一点上做得非常到位，不仅揭示了攻击者的“套路”，也给出了有效的“解法”。对于我这样一个想要深入理解网络安全攻防博弈的人来说，这本书提供了一个绝佳的视角，让我能够站在更高的层面去审视整个攻防体系，而不仅仅局限于某一个具体的点。它让我意识到，入侵检测技术的发展，本质上是一场矛与盾的持续较量，而这本书就像一本“孙子兵法”，让我能够更好地理解这场战争的“道”与“术”。

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让我惊喜的是，这本书在探讨入侵检测技术时，并没有忽视对“人”这个因素的关注。除了介绍各种技术和工具，作者还花了相当篇幅来讨论安全运维人员的角色和责任。我了解到，再先进的检测技术，也需要有经验的安全分析师来进行解读和判断。人类的直觉、经验和创造力，在应对未知威胁时仍然是不可替代的。书中详细阐述了安全分析师在事后分析、威胁狩猎（Threat Hunting）等方面的作用，以及如何通过有效的沟通和协作，来提升整个团队的安全响应能力。我特别喜欢书中关于“威胁狩猎”的章节，作者解释了如何主动地去寻找潜在的威胁，而不是被动地等待告警。这是一种非常积极的安全策略。通过阅读这部分内容，我不仅学到了技术知识，更对安全领域的工作有了更深层次的理解，也更加认识到“人”在网络安全体系中的核心地位。技术和人力的结合，才能真正筑起坚固的网络安全防线。

评分☆☆☆☆☆

这本书在提供技术知识的同时，也为读者打开了一扇通往更广阔领域的大门。在探讨入侵检测技术的未来发展趋势时，作者提及了人工智能、大数据分析等新兴技术在网络安全领域的应用前景。我了解到，随着网络流量的爆炸式增长和攻击手段的日益复杂化，传统的基于规则的检测方法已经难以应对。人工智能和机器学习技术的引入，有望实现更智能、更高效的威胁检测。书中对这些前沿技术在入侵检测领域的应用进行了初步的探讨，包括如何利用深度学习来识别更隐蔽的攻击模式，以及如何利用大数据分析来发现隐藏在海量数据中的异常行为。虽然这些内容可能相对比较抽象，但它为我指明了未来的学习方向，也让我对接下来的技术发展保持了高度的关注。这本书不仅仅是一本教材，更像是一个指引者，带领读者去探索网络安全领域的无限可能，让我对未来的学习充满了期待。

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这本书的结构设计堪称精巧，每一章都如同一个精心构建的模块，层层递进，逻辑严密。作者在介绍每一个入侵检测技术之前，都会先建立起相关的理论基础，比如TCP/IP协议栈的深入解析，或者操作系统的安全机制讲解。我发现，这种“先打牢地基，再盖高楼”的方式，极大地降低了理解复杂技术的门槛。例如，在讲解网络入侵检测系统（NIDS）时，作者并没有直接跳到规则集的编写，而是先花了很大的篇幅去解释网络流量的分析方法，包括报文解析、会话重建等关键步骤。这一点对我帮助很大，因为我之前在学习NIDS时，常常会因为不理解底层原理而感到困惑。此外，书中对于各种检测算法的讲解，也做到了深入浅出。不管是基于签名的模式匹配，还是基于统计的异常检测，亦或是更前沿的机器学习方法，作者都用非常形象的比喻和清晰的图示来辅助说明。这让我能够轻松地掌握这些算法的核心思想，并理解它们在实际应用中的优劣。这本书的优点在于，它并不追求“包罗万象”，而是专注于将几个核心的检测技术讲透讲明白，这对于读者建立扎实的知识体系非常有益。我感觉读完之后，我对这些技术不再是“知其然”，更能“知其所以然”。

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入门书籍学习了

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