Cybersecurity Threats, Malware Trends, and Strategies. Learn to mitigate exploits, malware, phishing, and other social engineering attacks

Tim Rains

After scrutinizing numerous cybersecurity strategies, Microsoft’s former Global Chief Security Advisor in this book helps you understand the efficacy of popular cybersecurity strategies and more.Cybersecurity Threats, Malware Trends, and Strategies offers an unprecedented long-term view of the global threat landscape by examining the twenty-year trend in vulnerability disclosures and exploitation, nearly a decade of regional differences in malware infections, the socio-economic factors that underpin them, and how global malware has evolved. This will give you further perspectives into malware protection for your organization. It also examines internet-based threats that CISOs should be aware of.The book will provide you with an evaluation of the various cybersecurity strategies that have ultimately failed over the past twenty years, along with one or two that have actually worked. It will help executives and security and compliance professionals understand how cloud computing is a game changer for them.By the end of this book, you will know how to measure the effectiveness of your organization’s cybersecurity strategy and the efficacy of the vendors you employ to help you protect your organization and yourself.

Cybersecurity w pytaniach i odpowiedziach

Wojciech Ciemski

Co o cyberbezpieczeństwie każdy wiedzieć powinien W świecie, w którym większość naszych mniej lub bardziej wrażliwych danych przechowywana jest w sieci, cyberbezpieczeństwo powinno być tematem numer jeden. Niestety, na ogół nie jest, bo… Po prostu nie chce się nam myśleć o zastosowaniu odpowiednich zabezpieczeń. Stają się one dla nas kluczowe dopiero, kiedy ktoś się cyberwłamie i realnie skradnie coś, co było dla nas istotne: hasło do poczty e-mail, pieniądze z konta w banku, zdjęcia, które wolelibyśmy zachować dla siebie, itd. Tyle że wtedy jest już za późno.  Ta książka powstała po to, by jej czytelnik zdążył wyprzedzić zagrożenie. Stanowi wprowadzenie do zagadnienia cyberbezpieczeństwa. Podzielona na kilka kluczowych części (systemy operacyjne, sieci komputerowe, aplikacje webowe, kryptografia, wreszcie cyberbezpieczeństwo jako takie), pozwala zapoznać się z najważniejszymi zagrożeniami i ze sposobami zabezpieczeń. Przybliża terminologię związaną z tematem i stanowi świetny punkt wyjścia do dalszego zgłębiania jego wybranych aspektów.  Cyberniebezpieczeństwo czyha. Czy jesteś na nie przygotowany?

Cyberwojna. Metody działania hakerów

Dawid Farbaniec

Uczyń Twój system twierdzą nie do zdobycia! Architektura procesorów x86(-64) i systemów z rodziny Windows NT(R) Narzędzia używane do cyberataków Ochrona systemu Windows(R), dane i prywatność w sieci Z różnych mediów napływają informacje o tym, że hakerzy (tzw. black hats) przeprowadzają ataki DDoS blokujące dostęp do ważnych usług, publikują wykradzione bazy danych, niszczą witryny internetowe, szantażują firmy i instytucje, okradają konta bankowe i infekują wiele urządzeń, skutecznie paraliżując ich działanie. Media wciąż donoszą o sensacyjnych atakach hakerów i kolejnych kradzieżach danych, próbując ostrzec przeciętnych użytkowników przed próbami oszustwa. Tylko nieliczne portale związane z bezpieczeństwem IT podają nieco szczegółów technicznych na temat cyberataków - te szczegóły mogą pomóc zwłaszcza administratorom systemów. Tymczasem ta wiedza powinna być ogólnodostępna! Jeśli odpowiadasz za bezpieczeństwo sieci i danych, w tej książce znajdziesz: Informacje o działaniu procesora opartego na architekturze x86(-64) oraz systemów Windows NT(R) Przyjazny opis najważniejszych instrukcji Asemblera x86(-64) Przewodnik po dialekcie MASM64 Asemblera x86(-64) umożliwiający zrozumienie "języka wirusów" Szczegółową prezentację aplikacji typu backdoor, virus, file binder, keylogger, ransomware i trojan horse w formie laboratorium oraz wielu innych zagrożeń w postaci technicznego opisu Przewodnik po możliwościach zwiększania poziomu bezpieczeństwa pracy w systemach Windows(R) Wprowadzenie do inżynierii odwrotnej kodu (ang. reverse code engineering) Bądź zawsze przygotowany na wojnę cybernetyczną!

Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie

Joel Grus

Współczesne ogromne zbiory danych zawierają odpowiedzi na prawie każde pytanie. Równocześnie nauka o danych jest dziedziną, która cokolwiek onieśmiela. Znajduje się gdzieś pomiędzy subtelnymi umiejętnościami hakerskimi, twardą wiedzą z matematyki i statystyki a merytoryczną znajomością zagadnień z danej branży. Co więcej, dziedzina ta niezwykle dynamicznie się rozwija. Trud włożony w naukę o danych niewątpliwie się jednak opłaca: biegły analityk danych może liczyć na dobrze płatną, inspirującą i bardzo atrakcyjną pracę. Dzięki tej książce opanujesz najważniejsze zagadnienia związane z matematyką i statystyką, będziesz także rozwijać umiejętności hakerskie. W ten sposób zyskasz podstawy pozwalające na rozpoczęcie przygody z analizą danych. Gruntownie zapoznasz się z potrzebnymi narzędziami i algorytmami. Pozwoli Ci to lepiej zrozumieć ich działanie. Poszczególne przykłady, którymi zilustrowano omawiane zagadnienia, są przejrzyste, dobrze opisane i zrozumiałe. Podczas lektury książki poznasz biblioteki, które umożliwią zaimplementowanie omówionych technik podczas analizy dużych zbiorów danych. Szybko się przekonasz, że aby zostać analitykiem danych, wystarczy odrobina ciekawości, sporo chęci, mnóstwo ciężkiej pracy i... ta książka. Najważniejsze zagadnienia: Praktyczne wprowadzenie do Pythona Podstawy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa w analizie danych Podstawy uczenia maszynowego Implementacje algorytmów modeli, w tym naiwny klasyfikator bayesowski, regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe i grupowanie, MapReduce Systemy rekomendacji i mechanizmy przetwarzania języka naturalnego Korzystanie z mediów społecznościowych i baz danych. Python. Wyciśniesz z danych każdą kroplę wiedzy!

Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II

Joel Grus

Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania. Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie. W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne implementacje były jak najbardziej przejrzyste i zrozumiałe. Zamieszczone tu przykłady napisano w Pythonie: jest to język dość łatwy do nauki, a pracę na danych ułatwia szereg przydatnych bibliotek Pythona. W drugim wydaniu znalazły się nowe tematy, takie jak uczenie głębokie, statystyka i przetwarzanie języka naturalnego, a także działania na ogromnych zbiorach danych. Zagadnienia te często pojawiają się w pracy współczesnego analityka danych. W książce między innymi: elementy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa zbieranie, oczyszczanie i eksploracja danych algorytmy modeli analizy danych podstawy uczenia maszynowego systemy rekomendacji i przetwarzanie języka naturalnego analiza sieci społecznościowych i algorytm MapReduce Nauka o danych: bazuj na solidnych podstawach!

Decentralized Identity Explained. Embrace decentralization for a more secure and empowering digital experience

Rohan Pinto

Looking forward to mastering digital identity? This book will help you get to grips with complete frameworks, tools, and strategies for safeguarding personal data, securing online transactions, and ensuring trust in digital interactions in today's cybersecurity landscape.Decentralized Identity Explained delves into the evolution of digital identities, from their historical roots to the present landscape and future trajectories, exploring crucial concepts such as IAM, the significance of trust anchors and sources of truth, and emerging trends such as SSI and DIDs. Additionally, you’ll gain insights into the intricate relationships between trust and risk, the importance of informed consent, and the evolving role of biometrics in enhancing security within distributed identity management systems. Through detailed discussions on protocols, standards, and authentication mechanisms, this book equips you with the knowledge and tools needed to navigate the complexities of digital identity management in both current and future cybersecurity landscapes.By the end of this book, you’ll have a detailed understanding of digital identity management and best practices to implement secure and efficient digital identity frameworks, enhancing both organizational security and user experiences in the digital realm.

Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods to practical problems of chatbots, robotics, discrete optimization, web automation, and more - Second Edition

Maxim Lapan

Deep Reinforcement Learning Hands-On, Second Edition is an updated and expanded version of the bestselling guide to the very latest reinforcement learning (RL) tools and techniques. It provides you with an introduction to the fundamentals of RL, along with the hands-on ability to code intelligent learning agents to perform a range of practical tasks.With six new chapters devoted to a variety of up-to-the-minute developments in RL, including discrete optimization (solving the Rubik's Cube), multi-agent methods, Microsoft's TextWorld environment, advanced exploration techniques, and more, you will come away from this book with a deep understanding of the latest innovations in this emerging field.In addition, you will gain actionable insights into such topic areas as deep Q-networks, policy gradient methods, continuous control problems, and highly scalable, non-gradient methods. You will also discover how to build a real hardware robot trained with RL for less than $100 and solve the Pong environment in just 30 minutes of training using step-by-step code optimization.In short, Deep Reinforcement Learning Hands-On, Second Edition, is your companion to navigating the exciting complexities of RL as it helps you attain experience and knowledge through real-world examples.

Defending APIs. Uncover advanced defense techniques to craft secure application programming interfaces

Colin Domoney, Chris Wysopal, Isabelle Mauny

Along with the exponential growth of API adoption comes a rise in security concerns about their implementation and inherent vulnerabilities. For those seeking comprehensive insights into building, deploying, and managing APIs as the first line of cyber defense, this book offers invaluable guidance. Written by a seasoned DevSecOps expert, Defending APIs addresses the imperative task of API security with innovative approaches and techniques designed to combat API-specific safety challenges.The initial chapters are dedicated to API building blocks, hacking APIs by exploiting vulnerabilities, and case studies of recent breaches, while the subsequent sections of the book focus on building the skills necessary for securing APIs in real-world scenarios.Guided by clear step-by-step instructions, you’ll explore offensive techniques for testing vulnerabilities, attacking, and exploiting APIs. Transitioning to defensive techniques, the book equips you with effective methods to guard against common attacks. There are plenty of case studies peppered throughout the book to help you apply the techniques you’re learning in practice, complemented by in-depth insights and a wealth of best practices for building better APIs from the ground up.By the end of this book, you’ll have the expertise to develop secure APIs and test them against various cyber threats targeting APIs.