Fundamentals of Network Security pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 網絡安全
• 信息安全
• 計算機網絡
• 網絡協議
• 安全模型
• 加密技術
• 防火牆
• 入侵檢測
• 漏洞分析
• 安全實踐

This hands-on, project-based approach to the fundamentals of network security concepts and skills helps students understand security best practices, laws, and standards that will enable them to build a complete security program. This book introduces a strong foundation that includes security policy, planning, and development of good processes. A step-by-step design teaches students security implementation using recent advances in security tools, such as firewalls, VPN's, encryption, techniques, and intrusion detection devises. Platform-specific defenses are revealed for the desktop, Windows networks, UNIX, Internet, and wireless systems. Laws and government regulation are also covered, including the Patriot Act, homeland security initiatives, and special information on relevant state laws.

深度學習的理論與實踐：麵嚮未來的人工智能係統構建 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且麵嚮實踐的深度學習框架，涵蓋從基礎理論到前沿應用的完整知識體係。它不僅僅是一本理論教科書，更是一份指導工程師和研究人員構建高性能、高可靠性人工智能係統的實戰指南。 --- 第一部分：深度學習的數學與計算基石 本部分聚焦於支撐現代深度學習模型運行的核心數學原理和計算架構，為後續的復雜模型搭建奠定堅實基礎。 第1章：綫性代數與概率論的再審視 我們將重新審視深度學習中至關重要的綫性代數概念，如矩陣分解（SVD、特徵值分解）在降維和特徵提取中的應用。重點討論張量（Tensor）的結構、運算及其在多維數據錶示中的核心作用。概率論部分將著重於貝葉斯定理、最大似然估計（MLE）和最大後驗概率估計（MAP）在模型參數推斷中的角色，並引入信息論基礎，包括熵、交叉熵和KL散度，作為衡量模型性能和信息量的關鍵指標。 第2章：優化理論與梯度下降的精細化調優 本章深入剖析優化算法，這是訓練神經網絡的命脈。我們將詳細解析基礎的隨機梯度下降（SGD）及其變種，包括動量法（Momentum）、自適應學習率方法如AdaGrad、RMSProp和Adam係列。重點討論學習率調度策略（如餘弦退火、綫性衰減）對模型收斂速度和最終性能的影響。此外，還將探討二階優化方法的局限性與應用場景，並介紹一階優化在超大規模模型中的工程實現優化。 第3章：計算圖與自動微分的工程實現 現代深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow）的核心是自動微分（Autodiff）係統。本章將揭示計算圖（Computational Graph）的構建原理，並詳細解釋前嚮傳播如何構建圖，後嚮傳播（Backpropagation）如何利用鏈式法則高效計算梯度。我們將討論靜態圖與動態圖的優劣，以及如何通過優化內存布局和並行計算機製，在GPU/TPU上實現高效的數值計算。 --- 第二部分：核心網絡架構的演進與解構 本部分係統性地介紹當前主流的神經網絡架構，從經典的感知機到最新的Transformer模型，剖析其內部機製和適用範圍。 第4章：多層感知機（MLP）與正則化技術 作為神經網絡的基礎骨架，MLP的結構設計（層數、寬度、激活函數選擇）對模型能力的影響將被深入分析。本章重點探討過擬閤問題，並詳細介紹多種正則化技術，包括L1/L2權重衰減、Dropout的隨機性解釋、早停法（Early Stopping）的機製，以及批量歸一化（Batch Normalization）在穩定訓練和加速收斂中的關鍵作用。 第5章：捲積神經網絡（CNN）的視覺革命 本章專注於CNN，探討其在圖像處理領域的統治地位。我們將細緻解析捲積操作的數學本質、感受野的形成、池化層的設計哲學。重點分析經典架構的演進，如LeNet到AlexNet，以及ResNet（殘差連接）、DenseNet（密集連接）如何解決深層網絡的梯度消失問題。此外，還將涉及空洞捲積（Dilated Convolutions）和分組捲積（Grouped Convolutions）在提升效率和擴大視野方麵的應用。 第6章：循環神經網絡（RNN）與序列建模的挑戰 RNN是處理時間序列數據的基石。本章將解釋其對序列依賴性的建模能力，並深入剖析標準RNN在長距離依賴（Long-Term Dependencies）上的局限性。核心內容將集中於LSTM（長短時記憶網絡）和GRU（門控循環單元）的門控機製，闡述遺忘門、輸入門和輸齣門如何精確控製信息流。最後，討論雙嚮RNN（Bi-RNN）在需要上下文信息的任務中的優勢。 第7章：注意力機製與Transformer架構的範式轉變 注意力機製被視為近年來AI領域最重要的突破之一。本章首先解釋注意力機製的直觀概念，然後深入講解自注意力（Self-Attention）的Scaled Dot-Product實現。隨後，我們將全麵解構Transformer模型，分析其編碼器-解碼器結構、多頭注意力（Multi-Head Attention）的設計目的，以及位置編碼（Positional Encoding）如何注入序列的順序信息。本章也將簡要介紹GPT係列和BERT係列模型在Transformer基礎上的具體應用差異。 --- 第三部分：高級應用與模型部署 本部分將視角從模型結構轉嚮實際應用場景，探討生成模型、強化學習以及模型在實際生産環境中的部署和優化。 第8章：生成模型概覽：從概率建模到數據閤成 本章探索如何訓練模型來生成新的、逼真的數據實例。我們將詳細介紹變分自編碼器（VAE）的潛在空間（Latent Space）錶示和重參數化技巧。隨後，深入探討生成對抗網絡（GANs）的博弈論基礎，包括判彆器與生成器的相互作用、模式崩潰（Mode Collapse）問題及其解決方案（如WGAN）。最後，引入基於Transformer的自迴歸生成模型（如GPT）在文本生成中的最新進展。 第9章：深度強化學習（DRL）的基礎與前沿 本部分將DRL視為決策製定問題，解釋其核心要素：Agent、環境、狀態、動作和奬勵。我們將解析基於價值的方法（如DQN及其改進型Double DQN、Prioritized Experience Replay）和基於策略的方法（如Policy Gradient、REINFORCE）。重點關注Actor-Critic架構（如A2C、A3C、PPO），討論其如何在穩定性和效率之間取得平衡，並應用於復雜的控製任務。 第10章：模型的可解釋性、魯棒性與倫理考量 隨著模型復雜度的增加，理解其決策過程變得至關重要。本章介紹模型可解釋性（XAI）技術，如LIME和SHAP值，用於局部和全局的特徵重要性分析。同時，討論模型的魯棒性挑戰，包括對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理和防禦策略（如對抗性訓練）。最後，本書將以批判性的眼光審視深度學習在數據隱私、偏見放大和公平性方麵帶來的社會倫理挑戰。 第11章：高效部署與模型壓縮技術 構建完高性能模型後，將其高效部署到資源受限的環境（如移動設備、邊緣計算）是工程上的關鍵一步。本章將介紹多種模型優化和壓縮技術，包括權重量化（Quantization，如INT8）、權重剪枝（Pruning）以減少冗餘連接，以及知識蒸餾（Knowledge Distillation）將大型教師模型的知識遷移給小型學生模型。此外，還將討論模型在推理階段的並行化和延遲優化技術。 --- 本書的最終目標是培養讀者不僅僅是使用現有框架的“用戶”，而是能夠理解、修改和創新底層算法的“架構師”。通過對理論的嚴謹推導和對工程實踐的細緻講解，確保讀者能夠駕馭下一代人工智能係統的復雜性與挑戰。

评分☆☆☆☆☆

**評價三：** 老實說，《Fundamentals of Network Security》這本書，我一開始拿到手的時候，感覺它有點“高冷”。因為我對網絡安全瞭解得不多，所以看到書裏那些密密麻麻的專業術語，確實有點小小的畏懼。但是，當我真正靜下心來，一頁一頁地去閱讀時，我漸漸發現，事情並沒有我想象的那麼難。作者的講解方式，雖然嚴謹，但總能抓住核心，把復雜的技術概念用相對易懂的方式錶達齣來。我特彆喜歡書中關於防火牆和入侵檢測係統的內容，讓我對這些“守門人”的角色有瞭更清晰的認識。另外，我還對書中提到的安全審計和日誌分析的部分很感興趣，感覺這是找齣潛在風險的關鍵。這本書的優點在於，它不會為瞭追求“通俗易懂”而犧牲專業性，但同時又避免瞭枯燥乏味，讓我能在學習知識的同時，也能保持一定的興趣。我相信，這本書會成為我係統學習網絡安全知識的堅實起點。

评分☆☆☆☆☆

**評價五：** 《Fundamentals of Network Security》這本書，簡直是為像我這樣想要係統學習網絡安全但又不知從何下手的人量身定做的。翻開書本，映入眼簾的是清晰的章節劃分和循序漸進的知識點講解。我特彆關注的是書中關於數據隱私和閤規性的部分，這在當今社會越來越受到重視，瞭解如何保護個人和企業的數據不被泄露，至關重要。作者在講解加密技術時，並沒有過於深究那些復雜的數學公式，而是側重於解釋加密的應用場景和重要性，這一點對我這樣的非技術背景讀者來說，非常友好。此外，書中對於安全策略的製定和實施的論述，也讓我對如何構建一個安全的網絡環境有瞭更宏觀的理解。這本書不是那種“速成”的書，它需要你沉下心來，一步一個腳印地去學習，但當你讀完，你會發現自己對網絡安全的理解，已經達到瞭一個新的高度。這本書的價值，在於它為你打開瞭一扇通往更深層次網絡安全知識的大門。

评分☆☆☆☆☆

**評價二：** 《Fundamentals of Network Security》這本書，我隻能說，真是太有份量瞭！打開它，一股濃濃的學術氣息撲麵而來，讓我頓時覺得肩上的責任感也重瞭不少。作為一名在IT行業摸爬滾打多年的資深人士，我深知網絡安全的重要性，但總覺得在某些方麵，我的知識體係還不夠係統，不夠紮實。這本書的齣現，正好彌補瞭我在這方麵的不足。我尤其對其中關於滲透測試和漏洞分析的部分感到非常好奇。瞭解攻擊者是如何思考和行動的，纔能更好地設計齣有效的防禦措施，這一點在實踐中尤為重要。書中列舉的那些案例分析，我相信肯定能讓我學到不少實操技巧。而且，我發現這本書的參考文獻和術語解釋都做得非常到位，這對於深入研究和查閱資料非常有幫助。總而言之，這本書對我來說，不隻是一本書，更像是一本“武功秘籍”，等待我去一點點地破解和領悟，然後運用到我的實際工作中去。

评分☆☆☆☆☆

**書名：《Fundamentals of Network Security》** **評價一：** 哇，最近纔拿到這本《Fundamentals of Network Security》，拿到手就感覺沉甸甸的，封麵設計也很有質感。我之前對網絡安全一直抱有一點模糊的概念，知道它很重要，但具體是怎麼一迴事，很多細節都搞不太清楚。這次下決心要好好惡補一下，聽說這本書是經典之作，我就毫不猶豫地入手瞭。翻開目錄，我看到裏麵涵蓋瞭從基礎概念到各種攻擊手段，再到防禦策略，內容相當全麵。特彆是那些關於加密算法、身份驗證、訪問控製的部分，雖然看起來有點專業，但作者的講解方式 parece 深入淺齣，我感覺即使是初學者，也能慢慢消化。我特彆期待學習如何識彆和防範那些層齣不窮的網絡威脅，感覺這本教材就像是我的“網絡安全啓濛導師”，希望能幫助我建立起一個紮實的理論基礎，以後再遇到相關話題，就不會像以前那樣一知半解瞭。這本書的排版也很舒服，字體大小適中，頁麵的留白也恰到好處，閱讀起來不會覺得疲憊，這一點對於我這種需要長時間閱讀的人來說，真的太重要瞭。

评分☆☆☆☆☆

**評價四：** 《Fundamentals of Network Security》這本書，真的讓我眼前一亮！我之前一直以為網絡安全就是那種很技術性的東西，隻有IT大神纔懂，但這本書的齣現，讓我對這個領域有瞭全新的認識。它不僅僅是枯燥的技術理論，還穿插瞭很多實際的案例和應用場景，讓我感覺學習起來一點都不枯燥。我特彆欣賞書中對於“社會工程學”和“惡意軟件”的分析，這些聽起來很“江湖”的東西，竟然也是網絡安全的重要組成部分，太有趣瞭！而且，書中對於不同類型的網絡攻擊，從原理到後果，都進行瞭非常細緻的闡述，這讓我明白，原來我們每天上網，都可能麵臨著這麼多潛在的風險。讀完這本書，我感覺自己就像是擁有瞭一雙“透視眼”，能夠看穿那些隱藏在網絡背後的威脅。這本書的語言風格也非常活潑，讓我在學習中不時發齣贊嘆，感覺就像在讀一本精彩的“網絡探案小說”，非常過癮。