Предлагаемая книга написана на основе специальных курсов "Теория баз данных" и "Интеллектуальные системы", читаемых на кафедре математической теории интеллектуальных систем механико-математического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова.
Книга рассчитана на студентов, аспирантов и специалистов в области математической кибернетики, дискретной математики и информатики.

Устройств, управляемых через интернет, с каждым годом становится больше, но не все грамотно оценивают сопутствующие риски. Из этой книги читатель узнает, каким образом подключать умную технику у себя дома и на предприятиях, чтобы наилучшим образом себя обезопасить. Авторы подробно описывают уязвимости в сфере интернета вещей (IoT), моделируют угрозы и представляют эффективную методологию тестирования умных устройств – от инфузионной помпы до беговой дорожки. Практические упражнения научат вовремя распознавать угрозы и предотвращать атаки злоумышленников.
Издание будет полезно тестировщикам безопасности, системным администраторам, а также разработчикам и пользователям IoT-систем.

Учебно-методическое пособие «Информационная безопасность» разработано в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта по направлению подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика».
Составлено в соответствии с государственными требованиями к минимуму содержания и уровня подготовки бакалавра.

Эта книга предназначена для специалистов по безопасности Windows, включая разработчиков, системных администраторов и исследователей. Она подробно рассматривает механизмы защиты Windows, такие как контроль доступа, проверка учетных данных и аудит безопасности. Книга делает упор на практическое применение PowerShell для анализа и управления настройками безопасности, а также охватывает ключевые аспекты работы ядра Windows, аутентификации и сетевой безопасности. Читатель получит как теоретические знания, так и практические примеры для их применения в реальной среде.

В книге детально рассмотрены аппаратные возможности микроконтроллера STM32, включая порты GPIO и другие периферийные устройства, такие как USB и контроллеры шины CAN. Приведена настройка программного обеспечения для Windows. Используя FreeRTOS и библиотеку libopencm3 вместо программной среды Arduino, вы научитесь разрабатывать многозадачные приложения, выходящие за рамки возможностей Arduino.

Издание адресовано инженерам встраиваемых систем, разработчикам, желающим изучить архитектуру ARM, а также будет полезно студентам и радиолюбителям.

Криптография – ключ к цифровой безопасности. Имея базовое представление о ней, вы сможете не только защитить свои данные от угроз, кроющихся в киберпространстве, но и лучше понять природу интернет-технологий, все глубже внедряющихся в нашу повседневную жизнь.
Каковы потенциальные последствия подключения к незащищенной сети Wi-Fi? Если вы видите, что у веб-сайта нет действительного сертификата, стоит ли продолжать с ним работу? Ответы на эти и другие вопросы вы найдете внутри.

По мере того как классические цифровые компьютеры приближаются к своим физическим и архитектурным границам, стремительно растет интерес к аналоговым и гибридным вычислениям. Такие компьютеры могут превосходить классические цифровые по скорости работы, общей вычислительной мощности, энергоэффективности, а также обладать чрезвычайно высокой степенью параллелизма. Данная книга на многочисленных примерах показывает как можно использовать аналоговые и гибридные компьютеры в задачах различной сложности. Среди них, в частности: радиоактивный распад; гармонические осцилляторы; кинетика химических реакций; симуляция упругого и двойного маятника; создание музыки; обучение искусственного интеллекта с помощью аналогового компьютера и многое другое. Издание предназначено широкому кругу читателей - студентам, преподавателям, разработчикам, инженерам, научным работникам, всем, кто заинтересован в изучении нетрадиционных подходов к вычислениям.

Краткий гайд для новичков по машинному и глубокому обучению с разбором кода. Здесь вы найдете необходимый минимум по предмету, истолкованный языком, понятным школьнику. Некоторые разделы написаны с помощью chatGPT. По прочтении вы избавитесь от страха перед технологией и освоите базовый инструментарий подготовки данных, их загрузке в модель и ее донастройки. Подходит студентам технических специальностей.

Эта книга посвящена анализу пакетов в Wireshark - самом популярном в мире сетевом анализаторе. Начиная с основ организации сетей, описания протоколов для обмена данными в них и способов подключения к сети для перехвата пакетов, в этой книге поясняются методики выявления на уровне анализируемых пакетов и устранения различных проблем, возникающих в сетях, включая потерю связи, анализ веб-содержимого и пакетов, выявление медленной работы сети, отсутствие доступа к Интернету, заражение вредоносным кодом, нарушение сетевой безопасности. На конкретных примерах из файлов перехвата в книге наглядно показывается, что дает анализ пакетов для диагностики сетей в самых разных сценариях, возникающих в ходе их эксплуатации.

В книге подробно рассказано о том, как сконструировать встраиваемую Linux-систему из свобод- ных программ соткрытым исходным кодом, получив врезультате надежный и эффективный продукт. Рассмотрены наборы инструментов, начальные загрузчики, ядро Linux и конфигурирование корневой файловой системы. Показано, как работать ссистемами сборки Buildroot иYocto Project. Описаны процессы, потоки и управление памятью. Не обделены вниманием вопросы отладки и оптимизации платформы, атакже выполнение приложений реального времени.

Когда у клиентов возникает бизнес-проблема, скажем, для обнаружения объектов на изображении, иногда ее можно очень хорошо решить с помощью машинного обучения. Google Cloud Platform (GCP) предоставляет обширный набор инструментов для создания модели, которая может достичь этого и развернуть

Это для производственного использования. Эта книга будет охватывать множество различных вариантов использования, таких как использование данных о продажах для прогнозирования на следующий квартал, выявление объектов на изображениях или видео и даже извлечение информации из текстовых документов. Эта книга помогает инженеру создать безопасное, масштабируемое, устойчивое приложение машинного обучения и автоматизировать весь процесс с использованием новейших технологий.

Цель этой книги - помочь вам сдать последнюю версию экзамена Google Cloud Professional ML Engineer (PMLE). Даже после того, как вы сдали экзамен PMLE, эта книга должна оставаться полезным справочником, поскольку она охватывает основы машинного обучения, BigQuery ML, платформы Vertex AI и MLOps.

Лучший способ понять, как работают компьютеры — это построить один из них с нуля!
Так считают авторы этой книги и потому предлагают практический подход к изучению компьютерных систем. Внутри вас ждет не только исчерпывающее теоретическое описание работы современного компьютера, но и алгоритм конкретных шагов, необходимых для его конструирования.
Благодаря книге вы научитесь разбираться в следующих темах:
• Аппаратное обеспечение
• Компьютерная архитектура
• Языки низкого и высокого уровня
• Виртуальные машины
• Компиляторы
• Программирование
• Операционные системы
• Структуры данных и алгоритмы
• Программная инженерия
Уникальная особенность книги заключается в том, что все эти темы тесно связаны и четко ориентированы на главную цель: создание современной компьютерной системы с нуля.

Elastic Security – открытое решение, которое предоставляет профессионалам инструменты для предотвращения, обнаружения и отражения кибератак. Эта книга покажет вам, как наилучшим образом использовать Elastic Security для обеспечения оптимальной защиты от угроз. С помощью этой книги специалисты по безопасности, работающие с Kibana, смогут применить свои знания на практике и обнаружить присутствие злоумышленника в атакуемой сети.Вы на практике освоите приемы и методы, которые помогут вам быстро начать работу. Узнаете об основных компонентах, изучите аналитические модели и то, как они способствуют реализации мер защиты от вторжений, и, наконец, сможете использовать технологию Elastic в обеспечении кибербезопасности. Затем познакомитесь с аналитическими моделями угроз, концепциями и методиками выявления рисков и опробуете эти принципы в действии. Кроме того, вы примените полученные знания для создания и настройки собственного стека Elastic, загрузки данных и изучения их напрямую, а также с помощью встроенных инструментов в приложении Kibana.Прочитав эту книгу, вы сможете развернуть Elastic Stack для самообучения или для мониторинга собственной сети и ресурсов, а также использовать Kibana для мониторинга и выявления злоумышленников в вашей сети.

Знакомы ли вы с технологиями, лежащими в основе вашей собственной программы? Почему «правильный» код не хочет работать? Истина проста и банальна — нужно сразу создавать код, который будет работать хорошо и не будет прятать в себе трудноуловимые ошибки. Для этого Джонатан Стейнхарт исследует фундаментальные концепции, лежащие в основе работы компьютеров. Он рассматривает аппаратное обеспечение, поведение программ на определенных устройствах, чтобы показать, как на самом деле должен работать ваш код. Узнайте, что на самом деле происходит, когда вы запускаете код на компьютере, и вы научитесь программировать лучше и эффективнее.

Многие инженеры-программисты являются новичками в Unix-подобных системах, несмотря на то, что эти системы есть повсюду в мире разработки программного обеспечения. Независимо от того, знают ли разработчики об этом или нет, они должны работать с Unix-подобными системами, работающими в их рабочей среде (macOS), их процессом разработки программного обеспечения (контейнеры Docker), их инструментами сборки и автоматизации (Cl и GitHub), их производственными средами (серверы и контейнеры Linux) и многим другим.

Опыт работы с командной строкой Linux может помочь разработчикам программного обеспечения выйти за рамки того, что от них ожидают, позволяя им:

• Экономьте время, зная, когда использовать встроенные инструменты Unix, вместо того, чтобы писать тысячные скрипты или вспомогательные программы

• Помощь в отладке сложных перебоев в производстве, часто с участием серверов Linux и их интерфейса к приложению

• Наставник младших инженеров

Иметь более полное понимание того, как программное обеспечение, которое они пишут, вписывается в более широкую экосистему и технологический стек.

В книге подробно представлены три проблемно-ориентированных вида машинного обучения (Machine learning, ML): автоматизированное обучение AutoML без кодирования, обучение BigQuery ML с малым объемом кодирования и обучение с применением пользовательского кода на основе библиотек scikit-learn и Keras. При этом от читателя не требуется глубоких предварительных знаний в ML или программировании, но базовые навыки в этих областях будут полезны. Специализированные библиотеки, фреймворки ML, репозиторий GitHub и другие инструменты описаны по мере их необходимости. В каждом конкретном случае ключевые концепции ML раскрыты с использованием реальных наборов данных для решения реальных задач. Рассмотрено применение AutoML для прогнозирования продаж, использование BigQuery ML для обучения линейных регрессионных моделей, обучение пользовательских ML-моделей на Python для прогнозирования оттока клиентов и ряд других популярных бизнес-кейсов.