网络安全宝典

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出版者:清华大学出版社
作者:科尔
出品人:
页数:697
译者:曹继军
出版时间:2010-11
价格:98.00元
装帧:
isbn号码:9787302239390
丛书系列:
图书标签:
  • 网络安全
  • 计算机
  • 安全
  • 信息安全
  • 黑客
  • 网络安全
  • 信息安全
  • 渗透测试
  • 漏洞分析
  • 安全防护
  • 黑客技术
  • 安全意识
  • 网络攻防
  • 数据安全
  • 安全管理
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具体描述

从《网络安全宝典(第2版)》的第1版出版到现在,网络威胁进一步加剧,风险也日增高,而且需要考虑的安全技术也在不断地发展变化。《网络安全宝典(第2版)》在第l版的基础上进行了全面更新,涵盖了最新的安全技术,是确保网络安全的全面、详细的资源。通过学习《蚓络安全宝典(第2版)》,读者能够理解变化的威胁、揭示纵深防御的真实含义和需要执行纵深防御的原因、掌握最佳实践并采取相应的控制措施。

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Network Security Bible

编程思维与高效算法:从基础到精通 一本面向所有渴望提升编程能力和算法素养的开发者的全面指南 图书信息: 书名: 编程思维与高效算法:从基础到精通 作者: [此处可想象一位资深技术专家或资深工程师的名字] 页数: 约 850 页 目标读者: 计算机科学专业的学生、初级及中级软件工程师、希望系统学习算法与数据结构的自学者、准备技术面试的专业人士。 --- 内容提要 在飞速迭代的软件开发世界中,代码的“能用”与“高效”之间,横亘着一道名为“算法与数据结构”的鸿沟。本书《编程思维与高效算法:从基础到精通》并非仅仅停留在对经典算法的罗列和实现层面,它致力于深入剖析计算思维的构建过程,引导读者真正理解问题背后的数学结构与逻辑本质,从而设计出优雅、健壮且性能卓越的解决方案。 本书结构严谨,内容覆盖面广,从最核心的基础理论出发,逐步深入到现代软件工程中对性能要求极高的前沿领域。我们相信,掌握了编程思维,任何算法都只是时间问题;掌握了高效算法,才能写出经得起未来考验的代码。 --- 第一部分:计算思维的基石——编程思维的建立(第 1-10 章) 本部分着重于培养读者如何像计算机科学家一样思考问题,这是解决复杂编程挑战的先决条件。 第 1 章:从零开始的思维重塑 本章探讨“抽象”与“分解”作为计算思维的两大核心支柱。通过分析日常问题的解决过程,将其映射到计算模型上,解释如何将一个庞大、模糊的需求转化为可执行的、清晰的步骤序列。我们深入讨论状态机、循环不变量(Loop Invariants)的引入及其在保证代码正确性中的关键作用。 第 2 章:时间复杂度与空间复杂度的直觉理解 超越 $O(cdot)$ 符号的机械记忆,本章通过大量的实际代码案例,直观展示不同复杂度等级对程序运行时间的影响。重点讲解如何识别代码中的瓶颈,并介绍主定理(Master Theorem)的实际应用,帮助读者在编码初期就能预估算法的性能边界。 第 3 章:基础数据结构(一):线性结构精讲 详细剖析数组(Array)、链表(Singly, Doubly, Circular Linked List)的底层实现机制,重点对比它们在内存分配、随机访问和动态插入/删除操作上的性能权衡。此外,本章首次引入动态数组(如 `ArrayList` 或 `Vector`)的扩容策略,揭示其摊还分析(Amortized Analysis)的原理。 第 4 章:基础数据结构(二):非线性结构的引入 栈(Stack)与队列(Queue)作为LIFO/FIFO原则的体现,不仅讲解其标准应用(如函数调用栈、广度优先搜索),更侧重于如何利用它们解决实际问题,例如表达式求值、括号匹配等。 第 5 章:递归的艺术与迭代的优化 深入探讨递归的本质——函数调用栈的回溯过程。通过经典的汉诺塔问题引入,并详细分析递归深度与栈溢出的风险。随后,重点教授如何系统地将复杂的递归关系转化为高效的迭代(循环)实现,这对于内存敏感的系统至关重要。 --- 第二部分:经典算法的深度解析与实践(第 11-25 章) 本部分是本书的核心,涵盖了算法领域最具影响力且应用最广泛的经典范式。 第 11 章:排序算法的全景图谱 全面覆盖冒泡、选择、插入排序的基础实现与分析。重点放在快速排序(Quick Sort)的枢轴选择策略(Pivot Selection)及其对最坏情况的规避;归并排序(Merge Sort)的稳定性分析;以及堆排序(Heap Sort)在原址排序上的优势。 第 12 章:搜索技术:线性与对数时间的飞跃 线性搜索的局限性与二分查找(Binary Search)的强大性能。本章细致讲解二分查找的边界处理技巧(左/右边界的精确计算),并将其推广到解决“求解满足特定条件的最小值/最大值”的问题(如在参数空间上二分)。 第 13 章:树结构:逻辑与物理的统一 详尽讲解二叉树、二叉搜索树(BST)的增删改查。特别关注树的遍历方法(前序、中序、后序、层序)及其在特定应用场景下的选择。 第 14 章:平衡树的挑战与应对 剖析标准BST在极端数据输入下的性能退化问题。深入介绍红黑树(Red-Black Tree)的四大性质、旋转操作(左旋/右旋)和颜色调整规则,解释其如何保证对数时间复杂度的稳定性能。 第 15 章:散列表(Hash Table)的内部机制 本章揭示哈希冲突的根源,详细对比链式法(Separate Chaining)和开放寻址法(Open Addressing,包括线性探测、二次探测)。重点讲解如何设计高质量的哈希函数,以及负载因子(Load Factor)对性能的影响。 第 16 章:堆(Heap)的应用与优先队列的实现 大顶堆与小顶堆的构建与维护。重点展示如何使用堆实现高效的优先队列,并将其应用于“Top K”问题、数据流中位数计算等场景。 第 17 章:图论基础:建模与遍历 图的邻接矩阵与邻接表表示法对比。深度解析图的深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS),并展示它们在连通性判断、拓扑排序等问题中的应用。 第 18 章:最短路径算法(一):单源问题 Dijkstra 算法的详细推导,重点强调其对边权的要求及使用优先队列的优化。同时,讲解 Bellman-Ford 算法,用于处理存在负权边的图,并引入检测负权环的机制。 第 19 章:最短路径算法(二):多源与全源问题 Floyd-Warshall 算法的动态规划思想,及其在计算所有节点对之间最短路径中的效率。探讨其时间复杂度与空间复杂度的权衡。 第 20 章:最小生成树(MST):连接的艺术 深入阐述 Kruskal 算法与 Prim 算法的实现细节,重点介绍 Kruskal 算法中并查集(Disjoint Set Union, DSU)的高效运用(路径压缩与按秩合并)。 --- 第三部分:高级算法范式与性能优化(第 26-35 章) 本部分聚焦于解决复杂问题的关键算法策略,是通往高级工程师的必经之路。 第 26 章:贪心算法(Greedy Algorithms)的设计原则 讲解贪心选择性质和最优子结构,并通过活动安排、区间调度等经典问题,剖析何时贪心策略能导向全局最优解,以及如何证明其正确性。 第 27 章:动态规划(Dynamic Programming, DP)的系统化学习 将 DP 分解为状态定义、状态转移方程、初始化三要素。通过背包问题(0/1、完全、多重)的演变,系统展示自底向上和自顶向下的实现方式,并探讨 DP 状态压缩的技巧。 第 28 章:高级搜索与回溯法(Backtracking) 结合 DFS,系统讲解回溯法在组合、排列、子集生成中的应用。重点在于剪枝(Pruning)策略的设计,以大幅度减少搜索空间。 第 29 章:字符串匹配与模式识别 KMP (Knuth-Morris-Pratt) 算法的预处理(Next 数组或 LPS 数组)的详细构造过程,以及它如何实现线性时间的字符串搜索。同时介绍 Rabin-Karp 算法的滚动哈希思想。 第 30 章:计算几何基础:基础点线操作 介绍向量运算、点积、叉积在线性几何中的作用。讲解凸包问题的求解算法(如 Graham 扫描法),为涉及空间数据的处理打下基础。 第 31 章:高级数据结构:Trie(前缀树)的应用 Trie 树在字典查找、自动补全、IP 路由查找中的效率优势。讲解其节点设计和空间占用考量。 第 32 章:并查集(DSU)的深度优化与应用 除了 MST,本章详细探讨并查集在处理动态连通性问题(如社交网络的朋友关系、迷宫问题)中的高效性,以及路径压缩和按秩合并带来的近乎常数时间的操作性能。 第 33 章:NP 难题与近似算法导论 对计算复杂性理论进行概述,介绍 P、NP、NP-Complete 概念。重点讨论对于不可解问题,如何采用启发式搜索、局部搜索或近似算法来获得可接受的实用解。 第 34 章:数值算法与精度问题 讨论浮点数运算的误差累积问题,介绍牛顿迭代法求解方程的应用,以及如何通过高斯消元法解决线性方程组。 第 35 章:现代并发模型下的算法设计 简要介绍在多核环境中,如何设计无锁(Lock-Free)数据结构的基本思想,以及原子操作(Atomic Operations)在并发数据结构(如并发队列)中的关键作用。 --- 结语:持续学习与工程实践 本书的最后一部分强调,算法的学习是一个持续精进的过程。它不仅是面试的敲门砖,更是构建高性能、可维护系统的核心内功。书中提供的所有算法均附有清晰的伪代码和主流语言(如 Python、Java 或 C++)的实现示例,旨在让读者将理论知识迅速转化为工程实践能力。 掌握了《编程思维与高效算法:从基础到精通》,你将拥有驾驭复杂计算问题的自信,并能够为任何软件架构选择最合适的性能优化路径。

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读后感

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我是一个对**云原生安全**非常感兴趣的独立研究者,平时主要关注容器化环境和Kubernetes的安全模型。市面上关于K8s安全的内容鱼龙混杂,很多只关注Pod Security Policy(那个已经被废弃的特性)或者简单介绍了一下RBAC的权限划分。然而,这本书令人惊喜地花了大篇幅去探讨诸如eBPF在运行时安全监控中的潜力,以及如何利用Service Mesh(比如Istio或Linkerd)实现零信任网络策略的**服务间加密和授权**。它不仅仅是介绍工具,更是在探讨“安全左移”在DevOps流水线中的具体落地路径,例如如何在CI/CD阶段集成静态应用安全测试(SAST)和依赖项扫描,以及如何将安全基线(比如CIS Benchmarks)自动化地应用到镜像构建过程中。这种前瞻性视角和对基础设施即代码(IaC)安全性的关注,让这本书的价值瞬间提升了一个量级,完全摆脱了传统安全书籍的窠臼,直面现代云环境的挑战。

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这本书最让我感到“接地气”的地方,在于它对**数据治理和合规性**的实用处理方式。在很多金融或医疗相关的项目中,合规要求(如GDPR、HIPAA或国内的相关法规)往往是最大的安全痛点。这本书没有仅仅罗列法律条款,而是巧妙地将这些要求转化为具体的**数据分类分级策略**的实施步骤。它详细描述了如何利用数据丢失防护(DLP)工具对敏感信息进行有效识别、标记和监控,并提供了一套实用的数据脱敏和假名化技术选型指南。特别值得称赞的是,它对**日志审计与取证**的论述非常到位,清晰地阐述了哪些事件类型必须记录、记录的粒度应该多细,以及如何构建一个不可篡改的日志链条以满足合规性审查。读完之后,我感觉自己不仅提升了技术能力,更重要的是,对如何用技术手段支撑业务合规性有了系统而成熟的理解。

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这本书简直是技术人员的福音!我最近在跟进一个比较复杂的企业级网络架构项目,涉及到大量的零信任模型部署和微服务安全实践。市面上很多安全书籍要么过于理论化,要么只关注某个小众工具的使用。但这本书的视角非常宏大且务实。它没有堆砌晦涩难懂的算法名词,而是用一种非常贴近实战的语言,将顶层设计思想与底层技术落地点完美结合起来。尤其让我眼前一亮的是它在**安全运营(SecOps)**流程优化方面的论述,它没有停留在“要建立SOC”这种空泛的层面,而是深入剖析了事件响应流程中自动化工具链的集成点,以及如何利用SOAR平台提升威胁狩猎的效率。读完对我们团队现有流程中的瓶颈有了非常清晰的认知,感觉像是请了一位经验极其丰富的高级安全顾问在身边指导。如果你是那种需要将宏伟蓝图转化为可执行步骤的架构师或者资深工程师,这本书的内容深度和广度绝对能让你感到物超所值。它真正做到了将前沿概念转化为可操作的战术手册。

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我一直觉得,好的安全书籍应该能激发读者的批判性思维,而不是简单地灌输知识。这本书在这方面做得非常出色,尤其是在探讨**高级威胁防御与对抗性机器学习**的部分。它深入分析了APT组织常用的渗透技术和横向移动策略,但有趣的是,它很快就将视角转向了如何针对性地训练和优化我们的防御模型。例如,书中讨论了如何通过对抗样本来测试和加固SIEM系统中的异常检测规则,以及如何理解攻击者对安全工具的“盲点”探测机制。这种从攻防两端同时深入剖析安全机制的写作手法,使得整本书的论述充满了动态的张力。它强迫读者跳出“打补丁”的思维定势,去思考如何构建一个具有韧性的、能够自我适应的安全体系。对于那些希望从“被动响应”走向“主动防御”的安全研究人员和架构师来说,这本书提供了极具启发性的框架和思维模型。

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说实话,我最初是被封面上那种“宝典”的气质吸引的,心里预期它可能是一本偏向入门和基础知识的速查手册。但事实是,它对**身份与访问管理(IAM)**的深入探讨远远超出了我的预期。作者对OAuth 2.0、OpenID Connect以及SAML协议的差异化应用场景做了极为细致的对比分析,并且没有止步于协议本身,而是聚焦于在复杂的跨域认证环境中可能出现的安全陷阱,比如Token重放攻击的防御策略和会话管理的最佳实践。我尤其欣赏它在描述复杂的加密套件握手过程时,那种抽丝剥茧的清晰度。很多技术文档读起来像是在看枯燥的RFC文档,但这本书却像一位耐心的老师,一步步引导你理解为什么某些设计选择是必要的,以及如果不这样做会有什么潜在的风险。对于那些负责集成新身份系统或进行遗留系统迁移的开发者来说,书中提供的那些代码级或配置级的最佳实践,简直是救命稻草,省去了我大量反复试验和查阅官方文档的时间。

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