Linux系统安全实用手册 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:[德] 曼

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:56.0

装帧:

isbn号码:9787505361621

丛书系列:

图书标签:

Linux安全
系统安全
网络安全
渗透测试
安全加固
漏洞分析
安全运维
服务器安全
信息安全
安全实践

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具体描述

本书从安全性的角度介绍了Linux系统的安装、配置和维护。第1章至第4章概述性地介绍了系统的脆弱性、安全策略、密码技术以及网络互联，并且对用户账户、文件权限以及文件系统选项等方面的内容进行了研究；第7章和第8章主要阐述了系统账户管理和系统记录，它们在保护系统安全性方面发挥着重要的作用；第5章、第6章和第9章至第17章是本书的核心部分，这些章节描述了如何利用Linux系统特有的安全性和公开可获得的工

好的，以下是一本关于现代数据科学与商业智能的图书简介，该书内容完全独立于您提到的《Linux系统安全实用手册》。 --- 《数据驱动的决策：现代数据科学与商业智能实战指南》书籍简介在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业增长和技术创新的核心资产。然而，原始数据本身并不能产生价值；将海量、复杂的数据转化为可执行的洞察，才是决定企业成败的关键。《数据驱动的决策：现代数据科学与商业智能实战指南》正是这样一本旨在弥合数据采集、分析理论与实际商业应用之间鸿沟的权威著作。本书并非专注于操作系统的底层配置或网络安全防御，而是深入探索如何利用先进的统计学模型、机器学习算法以及现代数据可视化技术，来构建强大、高效的商业智能（BI）生态系统。我们关注的是“数据如何讲述一个故事，以及这个故事如何指导下一步的商业行动”。本书结构清晰，内容涵盖了从数据采集的规范化到复杂预测模型的部署，分为五大部分，共十五章节，确保读者能够系统地掌握数据科学的全周期实践。 --- 第一部分：数据思维与基础架构的构建 (The Data Foundation) 本部分旨在为读者奠定坚实的数据思维基础，并介绍支撑现代数据分析所需的基础设施概念。第一章：从“大数据”到“可行动智能”的范式转变本章首先剖析了当前商业环境中数据复杂性的来源，区分了描述性分析、诊断性分析、预测性分析与规范性分析的层次结构。重点讨论了如何在组织内部建立“数据优先”的企业文化，强调了数据治理（Data Governance）在确保数据质量和合规性方面的重要性，而非仅仅关注技术实现。第二章：现代数据仓库与数据湖体系的架构选型我们将详细探讨当前主流的数据存储架构。内容包括传统关系型数据仓库（如Snowflake, Amazon Redshift）的优化策略，以及数据湖（Data Lake）和数据湖仓一体（Data Lakehouse，如Databricks Delta Lake）的架构优势与挑战。本章还涵盖了ETL/ELT流程设计原则，确保数据流动的可靠性和可扩展性。第三章：数据质量、清洗与特征工程的艺术在所有分析工作开始之前，数据必须是可靠的。本章将深入讲解识别和处理缺失值、异常值、数据不一致性的实用技术。特征工程作为区分平庸模型和卓越模型的关键步骤，被作为重点章节：如何通过领域知识（Domain Knowledge）创建具有高预测力的衍生变量、如何进行特征编码（如Target Encoding、Feature Hashing）以及降维技术（如PCA、t-SNE）在商业场景中的应用。 --- 第二部分：统计推断与商业报告 (Statistical Inference and Reporting) 本部分侧重于如何从数据中可靠地提取因果关系，并将其转化为清晰易懂的商业报告。第四章：概率论基础与假设检验在商业决策中的应用本章聚焦于推断统计学的实际应用。我们将讲解如何构建和检验A/B测试（或多变量测试），评估新策略的统计显著性。内容包括参数检验（t-检验、ANOVA）和非参数检验的选择，以及如何正确理解和避免I型/II型错误，确保实验结果的有效性。第五章：回归分析的深化：从线性模型到稳健回归本章详述了回归分析在预测和归因分析中的核心作用。除了标准的线性回归外，我们详细探讨了处理多重共线性、异方差性等问题的稳健回归方法（如Lasso, Ridge回归），以及如何利用逻辑回归模型来预测二元结果（如客户流失）。第六章：可视化驱动的叙事：设计高效的商业仪表板数据可视化不仅仅是绘图。本章深入讲解了信息图表设计的心理学原理，如何根据受众（高管、分析师、运营人员）定制信息密度。内容覆盖了使用工具（如Tableau, Power BI）构建动态仪表板的最佳实践，包括时间序列分析的可视化、地理空间数据的映射展示，以及如何设计能够引导用户探索的交互式报告。 --- 第三部分：预测建模与机器学习实践 (Predictive Modeling and Machine Learning) 本部分是本书的核心，聚焦于构建和优化能够预见未来趋势的机器学习模型。第七章：监督学习算法的商业应用场景解析本章系统梳理了分类（如客户细分、欺诈检测）和回归（如需求预测、价格优化）任务中常用算法的优劣。重点比较了决策树、随机森林、梯度提升机（XGBoost, LightGBM）在处理非线性、高维商业数据时的性能差异和调参技巧。第八章：无监督学习：发现隐藏的商业结构无监督学习是理解客户行为和市场结构的关键。本章详述了K-Means、DBSCAN等聚类算法在客户分群（Segmentation）中的实际操作。同时，关联规则挖掘（Apriori算法）被应用于推荐系统和购物篮分析的构建。第九章：时间序列的精细化预测：从ARIMA到深度学习针对库存管理、销售预测等需要考虑时间依赖性的场景，本章深入探讨了经典的时间序列模型（ARIMA, SARIMA）的参数识别。在此基础上，引入了使用长短期记忆网络（LSTM）处理复杂、长周期依赖性数据的深度学习方法，并讨论了模型集成在提升预测精度上的优势。第十章：模型评估、验证与性能度量构建模型只是第一步，如何客观评估模型的商业价值至关重要。本章详细讲解了交叉验证策略、偏差-方差权衡。对于分类模型，重点分析了ROC曲线、精确率-召回率（Precision-Recall）曲线的商业解读；对于回归模型，则探讨了均方误差（MSE）与业务损失函数（Cost Function）的映射关系。 --- 第四部分：模型部署与 MLOps 基础 (Deployment and Operationalization) 一个优秀的模型如果不能投入生产环境，其价值将为零。本部分关注模型的工程化落地。第十一章：模型可解释性（XAI）：建立信任的桥梁在金融、医疗等高风险行业，模型的“黑箱”问题是推广的最大障碍。本章专门介绍了模型解释性技术，包括SHAP值和LIME框架，讲解如何向非技术人员清晰地阐述模型做出某一特定预测的原因，从而满足监管和业务透明度的要求。第十二章：生产环境的模型部署策略本章将模型从本地环境迁移到实时服务架构的实践流程。内容包括使用容器化技术（如Docker）打包模型，设计高效的API接口（如使用Flask/FastAPI），以及处理高并发请求的负载均衡策略。第十三章：模型监控与再训练的生命周期管理模型性能会随着时间推移而衰减（概念漂移）。本章重点介绍了持续监控模型预测准确性和数据漂移的指标。建立自动化的再训练管道（Retraining Pipeline）以确保模型始终基于最新的数据分布运行。 --- 第五部分：高级主题与商业案例研究 (Advanced Topics and Case Studies) 本部分将理论与前沿技术相结合，展示数据科学在特定商业领域中的突破性应用。第十四章：推荐系统与个性化营销的数学基础深入探讨协同过滤（Collaborative Filtering，包括基于用户和基于物品）和矩阵分解（如SVD）在构建精准推荐引擎中的应用。讨论了冷启动问题（Cold Start Problem）的解决方案，以及如何衡量推荐系统的业务增益（如点击率、转化率提升）。第十五章：客户终身价值（CLV）建模与流失风险预测本章聚焦于高价值的客户保留战略。我们将讲解如何利用生存分析（Survival Analysis）和贝叶斯概率模型（如BG/NBD模型）来预测客户的未来价值和流失时间点。最终，将这些预测结果整合到资源分配优化策略中。 --- 目标读者：本书面向有志于转型为数据驱动型组织的企业管理者、希望从基础统计学进阶到复杂机器学习实践的数据分析师、以及希望将理论知识应用于实际商业问题的 IT 专业人员。阅读本书不需要深厚的计算机科学背景，但需要具备一定的基础数学和商业逻辑理解能力。本书价值：通过本书，读者将获得一个从“数据采集”到“价值实现”的完整、可复用的行动框架，掌握驱动现代商业决策所需的关键技术和战略思维。

作者简介

目录信息

本书讲解如何使用开放源码工具来维护Linux系统的安全，并介绍了防火墙、侵入检测、认证和Web安全服务等方面的知识。通过本书，读者可以掌握一系列的重要工具，包括sudo、portmap、xinetd、Tiger、tripwire、ipchains、pam、crack，等等。本书的三位作者长期从事Linux系统的管理工作，书中含有大量宝贵的规则和技巧。    主要内容：
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者真是把Linux安全这件事摸透了，从内核模块的加固到网络服务的防护，简直是一本活生生的实战宝典。特别是关于SELinux和AppArmor的配置章节，讲得特别细致，不是那种空洞的理论介绍，而是手把手教你如何根据具体业务场景去定制安全策略。我记得以前配置防火墙规则总是一头雾水，生怕一不小心就把必要的服务端口关死了，但这本书里对iptables和nftables的讲解非常清晰，结合了很多实际的故障排除案例，让我对网络层的安全控制有了质的飞跃。而且，书中对常见攻击向量的分析非常透彻，比如缓冲区溢出、目录遍历等，不仅仅是告诉你“要防范”，而是详细剖析了攻击的原理和相应的防御措施，这种深度让我想起以前看的那些专业渗透测试教材。它不像市面上很多安全书那样只停留在工具的使用层面，而是深入到了系统底层的工作机制，理解了底层，自然就能更好地构建和维护一个坚固的Linux堡垒。对于那些希望从“能用”到“安全”迈进的系统管理员来说，这本书绝对是不可多得的指路明灯，每翻开一页都能学到新的实战技巧。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书给我带来了一种久违的“踏实感”。市面上很多安全书籍的语言风格要么过于学术化让人望而却步，要么过于口语化导致内容漂浮。而这本书的语言风格恰到好处，专业术语使用准确，但解释深入浅出，非常适合有一定Linux基础，但希望系统性掌握安全技能的读者。其中关于系统加固的检查清单和自动化脚本的示例代码非常实用，很多可以直接复制到自己的生产环境中进行测试和部署，大大节省了摸索的时间。我尤其赞赏它对供应链安全问题的关注，比如如何验证第三方软件包的完整性和真实性，这在如今恶意代码植入事件频发的背景下显得尤为重要。此外，书中关于安全审计和合规性方面的论述也很有启发性，它不仅仅是技术手册，更像是一份操作指南，帮助团队建立起符合行业标准的防御体系。这本书的厚度足以证明其内容的广度和深度，但组织得当，阅读起来并不会感到臃肿，每部分都紧密围绕着“实用”二字展开。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一个偏爱理论深度胜过表面功夫的读者，这本书正好满足了我的胃口。它对Linux内核安全特性的挖掘和应用讲解得极为精辟，比如内存保护机制（如ASLR、DEP）是如何在系统层面发挥作用的，以及如何通过内核参数调优来增强系统的抗攻击能力。我特别欣赏作者在讨论权限模型时的细致入微，不仅仅是讲解了`chmod`和`chown`的常规用法，更是深入探讨了SUID/SGID位的风险控制，以及如何利用ACLs实现更细粒度的权限分离，这对于维护高安全等级服务器至关重要。书中对加密技术在文件系统和传输层面的应用也进行了详尽的阐述，比如eCryptfs和TLS/SSL证书的生命周期管理，这些都是生产环境中经常出岔子的地方。这本书的价值在于，它教会你如何理解操作系统安全背后的“为什么”，而不是简单地记住“怎么做”，这种对底层原理的尊重和深入挖掘，使得书中的知识点具有极强的生命力和迁移性，即使是面对未来的新版本或新威胁，也能快速找到对应的防御思路。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我立刻被它那种务实到近乎严苛的态度所吸引。它没有花太多篇幅在炫酷的黑客故事上，而是专注于如何通过日常的系统管理和精细化的配置来扼杀潜在的安全隐患。让我印象特别深刻的是关于日志审计和入侵检测的部分，作者介绍了几种开源工具的深度集成方法，特别是如何利用`auditd`来追踪关键用户和文件的所有活动，并建立起一套有效的告警机制。我过去一直觉得日志分析很枯燥，但这本书的讲解方式非常引人入胜，它让你意识到日志不仅仅是事后追责的证据，更是事前预防的雷达。书中还专门开辟了一块讲解如何安全地管理和部署容器化环境中的Linux安全，这一点在当前微服务盛行的时代显得尤为重要。它没有回避Docker和Kubernetes带来的新挑战，反而提供了很多针对性的安全加固方案，比如资源隔离和镜像供应链安全。这本书的结构安排得非常好，从基础安全基线建立，到高级威胁的防御，层层递进，逻辑严密，读完后感觉自己的安全意识和实操能力都得到了一个全面的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事结构仿佛一位经验丰富的老兵在传授多年积累下来的“独家秘笈”。它没有回避Linux系统安全中那些最棘手、最容易被忽视的细节。例如，在讨论系统服务安全时，作者详尽地分析了各种初始化系统（Systemd）的安全配置项，如何正确地禁用不必要的服务、如何限制进程的资源使用，这些都是决定系统整体安全韧性的关键点。书中对密码学在实际应用中的陷阱也有独到的见解，比如如何正确地使用哈希函数和盐值，避免常见的弱密码破解风险。我感觉作者是站在一个“防御者”的立场上，系统性地梳理了攻击者可能利用的每一个薄弱环节，并提供了最直接、最有效的修补方案。它不是那种只告诉你“打补丁”的书，而是告诉你“如何构建一个不需要频繁打补丁的更强健系统”的书。对于想要成为一名真正合格、能够独当一面的Linux安全专家而言，这本书提供的知识框架和实操技能是无法替代的基石。

评分☆☆☆☆☆