2、黑客攻防:从理论到实践的全面剖析

黑客攻防:从理论到实践的全面剖析

1. 黑客与安全知识的独特呈现

在探讨黑客与安全相关知识时,我们可以借助一个有趣的类比——象棋游戏。就像象棋大师 Emanuel Lasker 所说:“当你看到一步好棋时,再找找更好的。”在黑客与安全的较量中,双方也需要不断寻找更优的策略。Mikhail Botvinnik 认为,象棋如同任何创造性活动,需要有创意天赋的人和有组织能力的人共同努力才能存在,这与黑客攻击和安全防御需要不同技能的人协作类似。Bruce A. Moon 指出,良好的进攻和防御都始于良好的发展,在黑客与安全领域,就是要不断提升自身的技术和策略。

黑客与安全知识的呈现具有多方面特点。它既关注黑客技术,也侧重于安全防护,旨在为系统、网络和安全管理员提供深入了解黑客技术和漏洞利用的途径,从而更好地保障系统和网络安全。具体目标如下:
- 保持黑客与安全的二分法 :多数章节分为技术背景、黑客攻击和安全防御三部分,在同一技术背景下探讨攻击和防御,帮助管理员理解如何应对。
- 围绕特定组件组织 :按特定技术和管理组件,如 SMTP、HTTP、DNS 等服务以及系统加固、取证调查等任务组织章节,方便管理员快速查找相关信息。
- 强调技术和概念框架 :关键基础章节涵盖攻击剖析、安全技术、编程、TCP/IP 攻击和攻击后整合等内容,为读者提供可贯穿全书的框架。
- 兼顾理论与工具 :各章节提供理论基础,同时分析工具、漏洞利用代码和黑客技术,体现黑客活动的创造性。
- 提供详细参考资料

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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