webshell菜刀后门分析【文末赠书】

一：黑客攻防从入门到精通（全新升级版）

本书由浅入深、图文并茂地再现了计算机与手机安全相关的多方面知识。全书共22 章，分别为社会工程学、计算机与网络反黑基础、Windows10系统防火墙与Windows Defender、 Windows 10高级安全管理、系统和数据的备份与恢复、计算机与网络控制命令、扫描与嗅探：确定目标与探索网络资源、 木马防范技术、病毒防范技术、Windows 系统漏洞攻防技术、计算机后门技术、程序的加密与解密技术、局域网安全防范 技术、计算机远程控制技术、Web站点安全防范技术、清理恶意插件和软件、网游与网吧安全防范技术、网络账号防黑实战、 网络支付工具的安全、无线网络安全防范技术基础、Wi-Fi 安全防范技术、蓝牙安全防范技术。本书语言简洁、流畅，内容丰富全面，适用于计算机初、中级用户、计算机维护人员、IT 从业人员及对黑客攻防与 网络安全维护感兴趣的计算机中级用户，各大计算机培训班也可以将其作为辅导用书。

二：企业信息安全建设与运维指南

本书主要包括基础安全设施建设、安全自动化系统建设、业务安全体系建设３个部分。*部分介绍当进入一个安全建设空白或基本为零的企业时，如何着手规划并一步步建成较为完善的安全体系；第二部分主要介绍安全自动化，帮助大家掌握开源的二次开发思路，设计适合企业自身特点的安全系统；第三部分介绍业务安全体系建设，包括互联网黑产攻击手法、风控系统建设方案和业务安全风险防控体系建设实践。

三：机器学习与深度学习算法基础

本书共分为上下两篇，共18章：其中第一篇为经典机器学习模型部分，主要讲解了常用的机器学习经典模型。第1章讲解线性回归和lasso回归，岭回归。第2章介绍SVM模型。第3章介绍逻辑斯蒂回归。第4章介绍决策树模型。第5章介绍k近邻算法。第6章介绍朴素贝叶斯模型。第7章介绍线性判别分析与主成分分析。第8章介绍流形学习。第9章介绍聚类算法。第10章介绍稀疏编码。第11章介绍T-SVM模型。第12章介绍集成算法与提升算法。第二篇为深度学习和神经网络部分，主要介绍了时下蕞流形和通用的一些模型。第13章介绍了感知机模型，并简述了深度学习和神经网络的相关脉络。第14章介绍了深度学习网络的相关组成部分。第15章介绍了CNN的基本原理。第16章介绍了RNN的基本原理。第17章介绍了GAN的基本原理。最后，在第18章对本书进行了总结。