初学者如何学习网络安全,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【STM32】R05D电控红外协议的美的空调遥控器 目录一、设计思路一、R05D红外协议原理1.协议手册理解2.验证时序(重点)二、硬件实现1.需要的材料2.对发射模块电路进行修改3.STM32 GPIO选择三、代码实现1.载波38kHZ实现2.R05D时序实现3.调用函数并验证 一、设计思路 通常红外遥控采用NEC传输协议,而美的空调采用的是R05D红外协议(应该是自己设计的协议),因此用一般红外编码发射模块无法直接对空调进行控制。 解决方法:获取R05D协议手册 + 用红外接收管对原有遥控器红外接收进行波形分析。 一、R05D红外协议原理 R05D电控功 阅读详情

学习任何技术或知识前,需要培养好的学习习惯,投入时间和精力去进行钻研,培养兴趣和学习能力,并能通过搜索引擎解决问题。对于网络安全学习来说,要掌握学习方法,因为它的知识面广且复杂。

之前看到一张"高效工作三部曲"的图,通过这种图是否可以延伸出“高效学习三部曲”呢?同样可以用来学习知识

通过上图知道,如果应用在学习知识点上,那么也分成三部分,先思考、再布局、后复盘(总结)。

  • 先思考

  • 怎么做?规划是?需要多少资源?

  • 为什么要做?目的和意义是什么?

  • 做什么?目标是什么?有何标准?

  • what

  • why

  • how

那么应用到网络安全学习领域就是如下场景:

  • what?

  • sql注入漏洞是什么?

  • why?

  • 为什么会产生sql注入漏洞?

  • how?

  • 怎么去测试sql注入漏洞?如何去修复sql注入漏洞?

通过学习前的思考,了解基础的原理性知识点,可以让我们知其然更要知其所以然。对于入门网络安全的学生而言,有很多网络安全的概念和术语不清楚,在开始学习之前,了解基础的概念和术语。

如下来自长亭的红队入侵路径图,有各种各样的专业术语,记录属于自己的专业术语表吧!

类似下面这种

思考后,那么接下来就可以开始布局学习了。

  • 找方法

  • 搭环境?实战?

  • 整合资源

  • 通过视频学习?报培训班?文档学习?

  • 后复盘

  • 总结学习知识点

学习方法大概就是上面的内容,具体的学习方式可以自己慢慢探索,毕竟每个人的学习和生活习惯都不一样。

1、针对web基础的学习,可以从文档开始,如下书籍web安全学习笔记,可以很好的学习原理性知识点。

2、学习漏洞流程和漏洞原理可先思考流程。

  • what?

  • 了解漏洞挖掘的流程。

  • 有何标准?owasp top 10。

  • 学习漏洞流程,目标是什么?

  • why?

  • 属于基础课程,打好基础方能进阶

  • 目标:能清楚的讲出漏洞流程及漏洞原理。

  • 为什么学习?

  • how?

  • 1、看书。2、看视频

  • 如何学习?

其他一些书籍介绍

ctf书籍

一些操作系统的知识:

  • linux

  • windows

3、阅读网络安全相关资源

在了解了基础之后如何学习?

  • 微信公众号关注网络安全方面的内容。

  • rss订阅网络安全方面的内容。

  • 多看别人的文章,打造网络安全知识体系。

  • github学习

在这个过程,记得做好笔记,有条件可以搭建博客,分享学习过程,分享的过程也是学习的过程。

4.实践项目

了解了理念后,通过参与网络安全项目,学习实践经验,提高技术水平。

  • 漏洞靶场

https://github.com/olist213/penetration_testing_env

  • ctf靶场

  • ctfshow

  • buuctf

  • ctfhub

  • 春秋云镜

  • tryhackme

  • hackthebox

  • All labs | Web Security Academy

  • src漏洞挖掘

推荐教育src

https://src.sjtu.edu.cn/

5.加入网络安全社区,向其他网络安全从业者学习和交流,获取更多的知识和经验。

  • t00ls

  • other

6.考证

可以考一些证书,提升技能。

  • 信息安全工程师

  • oscp

  • bscp

为了帮助大家更好的学习网络安全,我给大家准备了一份网络安全入门/进阶学习资料,里面的内容都是适合零基础小白的笔记和资料,不懂编程也能听懂、看懂这些资料!

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【机器学习-09】特征工程 特征工程是机器学习模型构建的初步工作,但它的重要性却贯穿整个模型生命周期。在进行特征工程时,我们需要充分利用数据科学的知识和技巧,结合具体的应用场景和业务需求,来制定出最合适的特征提取和转换策略。只有这样,我们才能为机器学习模型提供最有价值的输入,从而使其发挥出最大的潜力。总之,特征工程是机器学习中的一项关键任务,它需要我们用心去探索、去实践、去创新。只有不断地优化和完善特征工程的过程,我们才能构建出更加准确、更加可靠的机器学习模型,为实际应用带来更大的价值。 阅读详情

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程序员_大白
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