Всем привет.
Не редко хорошая книга служит ключевым моментом в развитии профессионала. Вот и сегодня хотелось бы вам порекомендовать такую - Gray Hat Python. А полное название Python Programming for Hackers and Reverse Engineers от автора Justin Seitz. В сети можно найти перевод издания.
Python стал основным языком программирования для хакеров, инженеров-реверсоров и тестировщиков программного обеспечения, потому что им легко писать, и у него есть поддержка и библиотеки низкого уровня, которые делают хакеров счастливыми. Но до сих пор не было реального руководства по использованию Python для различных задач взлома. Вам приходилось копаться в сообщениях форума и страницах руководства, бесконечно настраивая свой собственный код, чтобы все работало. Уже нет.
Gray Hat Python объясняет концепции инструментов и методов взлома, таких как отладчики, трояны, фьюзеры и эмуляторы. Но автор Justin Seitz выходит за рамки теории, показывая вам, как использовать существующие инструменты безопасности на базе Python, и как создавать свои собственные, когда предварительно построенные не будут сокращать его.
Вы узнаете как:
- автоматизация утомительных задач реверсирования и безопасности
- создавайте и программируйте собственный отладчик
- узнайте, как путать драйверы Windows и создавать мощные фьюзеры с нуля
- получайте удовольствие от инъекций кода и библиотеки, мягких и жестких методов привязки и других программных обманщиков
- sniff безопасный трафик из сеанса зашифрованного веб-браузера
- используйте PyDBG, Debugger Immunity, Sulley, IDAPython, PyEMU и другие.
Код представленный в книге доступен на сайте издательства.
Так что пополняем свою библиотеку знаниями про Python.
Успехов вам в кодировании.
1 comment:
Chio C., Freeman D. Machine Learning and Security, 2018.
Плюсы: книга содержит большое количество примеров с кодом на языке Python.
Минусы: использование синтетических входных данных, отсутствие задач из реального мира и их решений.
Dua S., Du X. Data Mining and Machine Learning in Cybersecurity, 2011.
Плюсы: исчерпывающий обзор методов машинного обучения.
Минусы: отсутствие примеров решения практических задач.
Tsukerman E. Machine Learning for Cybersecurity Cookbook, 2019.
Плюсы: решения актуальных задач с примерами кода на языке Python.
Минусы: фокус на реализации учебных задач, отсутствие глубокого анализа решаемых проблем и аргументации для применяемых методов.
Chebbi C. Mastering Machine Learning for Penetration Testing, 2018.
Плюсы: рассматривается большое количество актуальных задач с примерами кода на языке Python.
Минусы: отсутствие глубокого анализа решаемых проблем и аргументации для применяемых методов. Автор отвечает на практический вопрос «Как решить задачу?», но не дает ответов на вопросы «Почему именно таким способом?», «Какие варианты решения проблемы еще существуют?», «В чем их сильные и слабые стороны?», «Как можно улучшить рассматриваемую модель?».
Post a Comment
А что вы думаете по этому поводу?