热门搜索:
首页
文库
书籍之外
登录
注册
作者:
日期:2023-01-12
出版:
分享
数字取证在识别、分析和在法庭上将网络威胁作为证据呈现方面发挥着至关重要的作用。人工智能,特别是机器学习和深度学习,使数字调查过程实现自动化。本书深入探讨了数字取证的基本和高级方法。它还讨论了如何使用机器学习和深度学习算法来检测和调查网络犯罪。 本书演示了数字取证和网络调查技术与实际应用。它检查硬盘分析和样式体系结构,包括作为调查过程一部分的主启动记录和 GUID 分区表。它还介绍了在实际场景中使用虚拟机的 Windows、Linux 和网络系统中的网络攻击分析。 人工智能时代的数字取证将对那些对数字取证和使用机器学习技术调查网络攻击和网络犯罪证据检测感兴趣的人有所帮助。
《基于 PROFINET IRT 示例在运行期间设计和无缝重新配置基于以太网的时间触发系统的新方法》
《面向物联网的机器学习、区块链技术和大数据分析:方法、技术和应用(Machine Learning, Blockchain Technologies and Big Data Analytics for IoTs: Methods, technologies and applications)》
《区块链泡沫或革命:比特币、区块链和加密货币的未来》
《自然语言处理精装的深度学习研究应用》
《SQL 和 NoSQL 数据库:大数据管理的模型、语言、一致性选项和架构(SQL & NoSQL Databases: Models, Languages, Consistency Options and Architectures for Big Data Management)》
0条评论