Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea „Python Forensics” este bine primită de cititori, în special în contextul criminalisticii digitale, deși este posibil să nu fie potrivită pentru începătorii absoluți în Python. Mulți utilizatori apreciază explicațiile clare, comentariile detaliate ale codului și aplicațiile practice pentru investigațiile criminalistice. Cu toate acestea, există critici cu privire la necesitatea unei înțelegeri de bază a Python înainte de a utiliza cartea și probleme minore cu greșeli de scriere și exemple de cod depășite.
Avantaje:⬤ Foarte utilă și ușor de citit, în special pentru începătorii care au unele cunoștințe de bază despre Python.
⬤ Oferă comentarii de cod clare și complete, ajutând cititorii să înțeleagă cum și de ce funcționează instrumentele.
⬤ Conține aplicații practice pentru criminalistica digitală, făcându-l relevant și informativ pentru profesioniștii din domeniu.
⬤ Evaluată pozitiv ca o resursă valoroasă în cadrul cursurilor universitare și al investigațiilor practice.
⬤ O bună introducere în utilizarea Python pentru sarcini criminalistice și construirea de instrumente de investigare.
Dezavantaje:⬤ Nu este potrivită pentru începători; cunoștințele anterioare de Python sunt benefice.
⬤ Unii utilizatori au observat că această carte nu acoperă elementele de bază absolute ale programării, ceea ce ar putea îndepărta noii cursanți.
⬤ Unele exemple de cod conțin greșeli de scriere și pot diferi în diferite secțiuni.
⬤ Cartea poate face referire la metode și module învechite care necesită adaptarea utilizatorilor.
⬤ A fost exprimată dorința de a avea mai multe exemple și, eventual, materiale suplimentare, cum ar fi un DVD cu exemple.
(pe baza a 22 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Python Forensics: A Workbench for Inventing and Sharing Digital Forensic Technology
Conținutul cărții:
Python Forensics oferă multe module, biblioteci și soluții criminalistice dovedite și nepublicate până acum, care pot fi utilizate direct din cutie. În plus, instrucțiunile și documentația detaliate furnizate împreună cu exemplele de cod vor permite chiar și programatorilor Python novici să adauge propriile lor întorsături unice sau să utilizeze modelele prezentate pentru a construi noi soluții.
Dezvoltarea rapidă de noi instrumente de investigare a criminalității informatice este un ingredient esențial în aproape orice caz și mediu. Indiferent dacă efectuați investigații post-mortem, executați triaje în direct, extrageți dovezi din dispozitive mobile sau servicii cloud sau colectați și procesați dovezi dintr-o rețea, implementările criminalistice Python pot umple golurile.
Bazându-se pe ani de experiență practică și folosind numeroase exemple și mostre de cod ilustrative, autorul Chet Hosmer discută cum să:
⬤ Dezvoltați noi soluții criminalistice independent de programele de lansare a software-urilor marilor furnizori.
⬤ Participați la un banc de lucru open-source care facilitează implicarea directă în proiectarea și implementarea de noi metode care sporesc sau înlocuiesc instrumentele existente.
⬤ Avansați-vă cariera prin crearea de noi soluții împreună cu construirea de soluții de automatizare de ultimă generație pentru rezolvarea problemelor vechi.
