本书是针对印前数字图文处理、印刷媒体技术等专业的教材，系统阐述计算机直接制版（CTP）技术的原理与实操。全书以三大典型项目（单页单面、多页双面、彩盒印刷品制版）为脉络，详细讲解从 PDF 文件预检、修正、数字拼大版到 CTP 印版输出的全流程，涵盖海
德堡印刷机操作、印通软件应用、线性化校准等核心技能。通过企业真实案例与任务驱动教学，引导学生掌握文件处理、拼版规则制定、设备操作及质量检测等核心技能，融合工艺要求、设备参数设置及质量检测标准，培养学生解决印前处理实际问题的能力，同时融入

感知识别技术是物联网工程的基础，它通过条（形）码、RFID、各种传感器或无传感器无线感测等技术，借助语音识别、图像识别等前沿技术，将物理世界的信号映射到数字世界。感知技术采集感兴趣的物理世界的数据，识别技术标识信息系统中的参与实体等。本书是一本关于物联网感知识别技术及其应用的专业书籍，它涵盖了以下主要内容：概述、条码技术、RFID 技术、传感检测技术、无线定位技术和智慧物流系统。本书适合高等院校物联网工程专业作为专业课教材使用，也适合其他相关专业作为选修课教材使用，还适合从事物联网相关工作的研究

代码审计是企业安全从业人员必备的基本技能。在企业安全操作、渗透测试、漏洞研究等各项工作中，都需要进行代码审计。本书围绕代码审计前的准备工作、审计方法等方面精心组织内容，通过应用案例，让读者深刻体会代码审计的重要作用。 本书包含16 个项目。项目1 和项目2 为代码审计前的准备工作，包括项目1“部署工作环境”和项目2“初识审计软件”。项目3 为“基于DVWA 的漏洞分析与代码审计”，利用DVWA 这一通用平台进行各种Web 安全漏洞的分析与代码审计。项目4～项目16 针对不同的靶机系统，进一步深化

《网络安全检测评估技术与方法》共七章，主要介绍网络安全检测评估的发展过程、种类，网络安全等级保护测评、关键信息基础设施安全测评、网络安全风险评估、数据安全检测评估、商用密码应用安全性评估的工作组织开展、工作要求、流程和方法、测评实施以及测评结果分析等主要内容，网络安全测评用到的具体技术与工具使用等。

《漏洞挖掘与渗透测试技术》全书共六章，第1章介绍漏洞挖掘和渗透测试的基本概念和技术，第2章介绍漏洞挖掘和渗透测试技术基础，第3章以逆向技术为基础，介绍主流的内存破坏型漏洞和逻辑类漏洞，第4章详细介绍静态漏洞挖掘、动态模糊测试、协议漏洞挖掘和设备漏洞挖掘的方法原理和实战利用技术，第5章介绍外网渗透测试技术，第6章介绍内网横向渗透、隐藏运行和消除痕迹的实践技术本书以漏洞挖掘和渗透测试技术为主要方向，循序渐进介绍从知识到技术、从漏洞到渗透、从实践到实战的提升过程，有助于读者快速学习和理解网络安全对抗技

本书是《恶意代码分析与检测技术》配套的实验指导书，旨在提供一个实践过程，使读者能够加深对恶意代码分析知识的理解，学习使用相关的恶意代码分析工具和环境，掌握恶意代码的检测、分析和防御技术，培养解决实际网络安全问题的能力。本书有助于读者全面了解恶意代码分析与检测技术的基本概念、原理方法，以及各项技术及其之间的关系，适合作为研究生和高年级本科生的教材，也适合希望宏观了解网络空间安全的科研人员和对网络空间安全感兴趣的读者阅读。

本书在编写过程中，力求做到深入浅出、通俗易懂，通过丰富的实例和详细的讲解，使读者能够在系统化学习相关知识点的同时，掌握实际操作技能。这与我国传统大学知识教育和科学理论教育的导向有较大差异。我们将作者的实战化教学经验和科研经验结合，从实战化的视角，组织相关的知识、技能和实例，形成一本以恶意代码分析技能为专项培养任务的实战化教材。为提升读者在恶意代码分析与检测技术方面的实战技能，与本书配套的有《恶意代码分析与检测技术实验指导书》。本书有助于读者全面了解恶意代码分析与检测技术的基本概念、原理方法，以及

本书全面、系统地讲解了当前云计算领域的理论和基础知识，充分反映了云计算理论和技术在AWS中的应用。全书共18章，分为三部分。优质部分(第1、2章)包括云计算概论、云计算基础，第二部分(第3~9章)包括计算、网络、云存储、数据库、安全、云运维、数据分析，第三部分(第10~18章)为云计算实践。本书理论与实践相结合，使读者易于理解和掌握云计算的知识。
本书可作为高等院校计算机科学与技术、软件工程等相关专业“云计算”课程的教材，也可作为对云计算感兴趣读者的自学读物，还可作为从事计算机应

本书主要面向信息对抗技术专业的学生，帮助学生了解信息对抗技术专业内涵和相关专业技术。本书从信息对抗的基本概念和信息对抗的发展及应用出发，介绍了信息对抗技术范畴和信息对抗技术专业的基本情况，然后讲述信息对抗所涵盖的侦察截获技术、测向定位技术、信息处理技术、电子干扰技术、电子防护技术和信息对抗前沿技术。

本书全面介绍了自然语言处理（NLP）的核心概念与技术，内容覆盖文本预处理、文本的多种表示方法，深入探讨了文本分类、聚类技术，以及信息抽取和实体识别，还涉及了机器翻译、自动摘要、智能问答与对话系统，以及情感分析和舆情监测等高级应用。此外，对知识图谱的构建和应用，以及损失函数与模型优化也进行了详细阐述，为读者提供了自然语言处理领域的系统性知识。本书适合AI、机器学习、深度学习及自然语言处理的爱好者阅读，也可以作为高等院校的教材使用。