Olvasói vélemények
Összegzés:A „Python Forensics” című könyvet az olvasók jól fogadják, különösen a digitális kriminalisztikával összefüggésben, bár a Pythonban teljesen kezdők számára nem biztos, hogy megfelelő. Sok felhasználó értékeli a világos magyarázatokat, az alapos kódkommentárokat és a gyakorlati alkalmazásokat a törvényszéki vizsgálatokhoz. Vannak azonban kritikák azzal kapcsolatban, hogy a könyv használata előtt alapszintű Python-ismeretekre van szükség, valamint kisebb problémák vannak a gépelési hibákkal és az elavult kódpéldákkal.
Előnyök:⬤ Nagyon hasznos és könnyen olvasható, különösen kezdők számára, akik már rendelkeznek némi alapszintű Python-ismerettel.
⬤ Világos és alapos kódkommentárokkal segíti az olvasót abban, hogy megértse, hogyan és miért működnek az eszközök.
⬤ Gyakorlati alkalmazásokat tartalmaz a digitális kriminalisztika számára, így a könyv releváns és informatív a területen dolgozó szakemberek számára.
⬤ Pozitívan értékelték, mivel értékes forrásként szolgál a felsőfokú tanfolyamokon és a gyakorlati vizsgálatokban.
⬤ Jó bevezetés a Python kriminalisztikai feladatok használatába és a nyomozati eszközök készítésébe.
Hátrányok:⬤ Nem alkalmas teljesen kezdők számára; a Python előzetes ismerete előnyös.
⬤ Néhány felhasználó megjegyezte, hogy a könyv nem tárgyalja a programozás abszolút alapjait, ami elriaszthatja az új tanulókat.
⬤ Egyes kódpéldák elírásokat tartalmaznak, és a különböző részekben eltérhetnek egymástól.
⬤ A könyv hivatkozhat elavult módszerekre és modulokra, amelyekhez a felhasználóknak alkalmazkodniuk kell.
⬤ Több példa és esetleg kiegészítő anyagok, például egy minta-DVD iránti igény merült fel.
(22 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Python Forensics: A Workbench for Inventing and Sharing Digital Forensic Technology
Könyv tartalma:
A Python Forensics számos, eddig még soha nem publikált, bevált törvényszéki modult, könyvtárat és megoldást kínál, amelyek azonnal használhatóak. Emellett a kódmintákhoz mellékelt részletes útmutatás és dokumentáció még a kezdő Python-programozók számára is lehetővé teszi, hogy saját egyedi csavarokat adjanak hozzá, vagy a bemutatott modellekből új megoldásokat építsenek.
Az új kiberbűnözési nyomozati eszközök gyors fejlesztése gyakorlatilag minden esetben és minden környezetben alapvető fontosságú. Akár boncolás utáni vizsgálatot végez, akár élőben triázst hajt végre, akár mobileszközökről vagy felhőszolgáltatásokból von ki bizonyítékokat, akár hálózatról gyűjt és dolgoz fel bizonyítékokat, a Python kriminalisztikai implementációk kitölthetik a hiányosságokat.
A szerző, Chet Hosmer többéves gyakorlati tapasztalatára támaszkodva, számos példát és szemléltető kódmintát felhasználva tárgyalja, hogyan:
⬤ Új törvényszéki megoldások kifejlesztése a nagy gyártók szoftverkiadási ütemterveitől függetlenül.
⬤ Vegyenek részt egy olyan nyílt forráskódú munkapadban, amely megkönnyíti a meglévő eszközöket kiegészítő vagy helyettesítő új módszerek tervezésében és megvalósításában való közvetlen részvételt.
⬤ Előrelépés a karrieredben azáltal, hogy új megoldásokat hozol létre a régi problémák megoldására szolgáló élvonalbeli automatizálási megoldások kiépítésével együtt.
