隨著計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)通信、人工智能、量子信息等技術(shù)的蓬勃發(fā)展，信息系統(tǒng)安全的重要性日益彰顯。建立信息系統(tǒng)安全體系是保護(hù)計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)平臺安全的基礎(chǔ)。本書結(jié)合信息系統(tǒng)的安全需求，系統(tǒng)介紹身份認(rèn)證、訪問控制、文件加密、安全審計(jì)、完整性保護(hù)等多方面技術(shù)，并結(jié)合典型案例介紹新型信息系統(tǒng)的關(guān)鍵安全技術(shù)。全書共分為12章，第1-2章介紹

本書是一本信息安全類圖書。本書系統(tǒng)性地闡述了計(jì)算機(jī)信息安全的相關(guān)內(nèi)容。首先從基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)信息安全進(jìn)行概述，接著深入探討了網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)，包括網(wǎng)絡(luò)掃描、監(jiān)聽、后門、隱身及惡意代碼等。同時，對密碼學(xué)與信息隱藏技術(shù)、認(rèn)證與數(shù)字簽名進(jìn)行了詳盡解讀。隨后進(jìn)一步介紹了信息安全防護(hù)技術(shù)和入侵檢測技術(shù)，虛擬專用網(wǎng)絡(luò)(VPN)技術(shù)以及IP

本書的內(nèi)容主要包括兩個方面：一是困難問題（NPC問題）；二是人工智能的關(guān)鍵問題（圖問題）。包括：困難問題的概念和證明；困難問題的常用模型，如線性規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃；困難問題的常用算法，如近似算法、隨機(jī)算法、在線算法、啟發(fā)式算法。本書在所有算法講解中都貫穿了圖問題，同時還專門介紹了高級圖算法，其中，中心性算法和社群發(fā)現(xiàn)算法是

本書圖文并茂、通俗易懂，詳細(xì)講解常用的算法知識，又融入大量的競賽實(shí)例和解題技巧，可幫助讀者熟練應(yīng)用各種算法解決實(shí)際問題。本書總計(jì)8章。第1章講解STL，涉及雙端隊(duì)列、優(yōu)先隊(duì)列、位圖、集合、映射和STL中的常用函數(shù)；第2章講解實(shí)用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，涉及并查集、倍增、稀疏表、區(qū)間最值查詢、最近公共祖先、樹狀數(shù)組和線段樹；第3章講

本書全面介紹了計(jì)算機(jī)安全相關(guān)的知識，主要內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)安全基礎(chǔ)，網(wǎng)絡(luò)跟蹤、欺詐和濫用，拒絕服務(wù)攻擊以及如何阻止這類攻擊，惡意軟件及防御方法，黑客使用的技術(shù)及其心理，網(wǎng)絡(luò)世界的工業(yè)間諜及防范，加密技術(shù)及加密方案的選擇，計(jì)算機(jī)安全技術(shù)，安全策略的制定，網(wǎng)絡(luò)掃描和漏洞掃描，網(wǎng)絡(luò)恐怖主義和信息戰(zhàn)及應(yīng)對方法，如何利用網(wǎng)絡(luò)偵查，網(wǎng)

本書分六個章節(jié)全面的介紹了大數(shù)據(jù)存儲安全的相關(guān)內(nèi)容，涉及到對大數(shù)據(jù)存儲過程中的數(shù)據(jù)、存儲器件和云數(shù)據(jù)中心等方面的安全保護(hù)。第一章主要介紹大數(shù)據(jù)的概念、不同類型的大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)安全的應(yīng)用；第二章深入研究存儲器件的基本體系架構(gòu)、存儲器分類、存儲技術(shù)以及常用存儲器的發(fā)展現(xiàn)狀和新型存儲器，此外，還介紹了存儲器相關(guān)的安全問題，

本書源于斯坦福大學(xué)的研究生課程，由40位學(xué)者聯(lián)袂撰寫，旨在推廣zui壞情況分析的替代方法，以及這些方法的應(yīng)用，包括聚類、線性規(guī)劃和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等。

自信息安全工程師2020版考試大綱發(fā)行及2023年11月考試改為機(jī)考以來，考試內(nèi)容變化較大，考試的重點(diǎn)內(nèi)容主要集中在網(wǎng)絡(luò)安全法律與標(biāo)準(zhǔn)、密碼學(xué)基礎(chǔ)、安全體系結(jié)構(gòu)、認(rèn)證、物理和環(huán)境安全、網(wǎng)絡(luò)攻擊原理、訪問控制、常見網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)等方面。這就導(dǎo)致部分歷年考試試題和練習(xí)題等，不再適合當(dāng)前備考。本書各試卷中的題目，

視頻人體行為識別技術(shù)可滿足網(wǎng)絡(luò)視頻檢索與分析、智能視頻監(jiān)控分析、智能視頻監(jiān)護(hù)等應(yīng)用領(lǐng)域?qū)ψ詣臃治黾爸悄芑�的需求，引起學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。雖然目前國內(nèi)外學(xué)者在行為識別領(lǐng)域已取得一定研究成果，但由于人體行為在動作速率、相機(jī)視角、運(yùn)動場景等方面存在多樣性，基于視頻的人體行為識別仍是一個極具挑戰(zhàn)性的研究課題。本書對人體行為識別技

“軟計(jì)算”是相對于“硬計(jì)算”(傳統(tǒng)計(jì)算)而言的一類計(jì)算方法，現(xiàn)已成為當(dāng)代人工智能和大數(shù)據(jù)研究的技術(shù)核心�！败浻�(jì)算”的主要特征是靈活、隨機(jī)、模糊和不確定性，是處理以不確定性、非線性、時間不可逆性為內(nèi)涵，以復(fù)雜問題為對象的科學(xué)新范式，例如處理人的感知、生物進(jìn)化和模糊推理等。近幾十年來，軟計(jì)算最先在科學(xué)和工程領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用