Міллер, Preston Python Digital Corensics Cookbook: Ефективні рецепти Python

Python Digital Corensics Cookbook: Ефективні рецепти Python для цифрових досліджень

Опис:

Основні функції Розробляють код, який витягує життєво важливу інформацію з повсякденних криміналістичних придбань. Підвищити якість та ефективність вашого судово -медичного аналізу. Помилка останніх ресурсів та можливостей, що підлягають криміналістичній спільноті. Опис книги Технологія відіграє все більш велику роль у нашому повсякденному житті і не виявляє ознак зупинки. Тепер, як ніколи, першорядне, що експертиза програмування досліджень для розробки слідчих для вирішення великих даних. За допомогою використання рецептів Python, досліджуваних у цій книзі, ми робимо повну просту, швидку додаткову інформацію про відновлення великих даних. Ви будете вивчати, розробляти та розгорнути код Python та бібліотеки, щоб забезпечити значущі результати, які можуть бути негайно застосовані до ваших розслідувань. Протягом усієї кулінарної книги Python Digital Corensics рецепти включають такі теми, як робота з контейнерами для криміналістичних доказів, розбір артефактів мобільної та настільної операційної системи, вилучення вбудованих метаданих з документів та виконуваних файлів індикаторів компромісів. Ви також навчитесь інтегрувати сценарії з інтерфейсами прикладної програми (API), такими як Virustotal та Passivetotal, та інструменти, такі як Axiom, Cellebrite та Encase. До кінця книги у вас буде здорове розуміння Python і як ви можете використовувати його для обробки артефактів у своїх дослідженнях. What You Will Learn Understand How Python Can Enhance Digital Forensics and Investigations Learn to Access the Contents of, and Process, Forensic Evidence Containers Explore Malware Through Automated Static Analysis A Variety of Email Formates Add Depth and Context to Discovered IP Addresses and Domains Through Various Application Program Interfaces (APIS) Delve Into Mobile Forensics and Recover Deleted Messages FROM SQLITE DATABASES INDEX LARGE LARGE LARGE LAGS INTO Query and visualize Datasts about the author Престон Міллер - консультант у міжнародному управлінні ризиками бізнесу. Він здобув ступінь бакалавра з Васарського коледжу та ступінь магістра з цифрової криміналістики в університеті Маршалла. Перебуваючи в Маршаллі, Престон одноголосно отримав наукову наукову стипендію фонду Дж. Едгара Гувера. Він нещодавно автор публікації, який вивчає Python for Corensics, вступний підручник з криміналістики Python. Престон також є членом Консультативної ради GIAC і має у своїй галузі безліч визнаних у галузі сертифікатів. Чапін Брайс працює як консультант з цифрової криміналістики, зосереджуючись на підтримці судових процесів, реагуванні на інциденти та розслідуванні інтелектуальної власності. Після вивчення комп'ютерної та цифрової криміналістики в Champlain College він приєднався до компаній, що ведуть сферу цифрової криміналістики та розслідувань. У своєму простою Чапін користується роботою над бічними проектами, походами та скупуванням (якщо погода дозволяє). Будучи членом багаторазових проектів досліджень та розробок, він є автором Северральних статей у професійних та академічних виданнях. Зміст, що працює з інформацією про систему/файлу, глибоке занурення в мобільні фрезіксики, що витягує вбудовані Metadedata, що вивчає мережі та індикатори компромісних електронних листів та прийом імен криміналістичних речовин на основі артефактів на основі артефактів, що вивчають звіт про артеп

Обкладинка: М'яка обкладинка

Кількість сторінок: 412

Автор: Міллер, Престон

Мова: англійська: опублікована; Англійська: оригінальна мова; Англійська

Дата випуску: 2017-09-26

вага: 1,75 грам

Висота: 1,1 см

ширина: 7,6 см

довжина: 9,3 см

Примітка: Купівля товару на цьому аукціоні, ви погоджуєтесь з розширеною датою доставки (10-14 робочих днів). Дані товари походять з іноземного складу, звідси і тривалий час доставки, який надається поруч.