Heute möchte ich Ihnen ein Buch namens „Python Grey Hat“ vorstellen. Es handelt sich um ein Buch, das am 1. März 2011 von Electronic Industry Press veröffentlicht wurde. Der Autor ist Saez. Interessierte Freunde können es herausfinden.
„Python Grey Hat“ ist ein Buch über die weit verbreitete Verwendung der Programmiersprache Python, geschrieben von Justin Seitz, einem leitenden Black Hat bei dem bekannten Unternehmen Sicherheitsagentur Immunity Inc. Bücher im Bereich Hacking und Reverse Engineering.
Es eignet sich für Leser, die sich für Hacking-Technologie interessieren, insbesondere im Zusammenhang mit den Bereichen Reverse Engineering und Vulnerability Mining, sowie für alle Leser, die sich für Python-Programmierung interessieren.
Dave Aitel, ein erfahrener Hacker und Gründer und Chief Technology Officer (CTO) von Immunity Inc, fungierte als technischer Redakteur für dieses Buch.
Der größte Teil des Buches konzentriert sich auf zwei dauerhafte Themen im Bereich der Hacking-Technologie: Reverse Engineering und Vulnerability Mining und stellt den Lesern nahezu jedes Reverse Engineering oder jede Sicherheit vor Forscher sind bei ihrer täglichen Arbeit mit verschiedenen Szenarien konfrontiert, darunter: wie man eigene Debugging-Tools entwirft und baut, wie man mühsame umgekehrte Analyseaufgaben automatisiert, wie man eigene Fuzzing-Tools entwirft und baut, wie man Fuzzing-Tests verwendet, um Sicherheitslücken in Software zu finden Produkte, einige Tipps wie die Anwendung von Hooks und Injektionstechniken sowie eine ausführliche Einführung in einige gängige Python-Sicherheitstools wie PyDbg, Immunity Debugger, Sulley, IDAPython, PyEmu usw.
Der Autor verwendet Python, eine beliebte Programmiersprache in der heutigen Hacker-Community, um die Leser dazu zu bringen, leistungsstarke Skripte zu erstellen, um die oben genannten Probleme nacheinander zu lösen.
Eine beträchtliche Anzahl von Python-Codebeispielen, die in dem Buch erscheinen, sind von einigen hervorragenden Open-Source-Sicherheitsprojekten wie Pedram Aminis Paimei entlehnt oder direkt daraus abgeleitet. Daraus können Leser erkennen, wie Sicherheitsforscher die Kunst kombinieren Hacking mit einer eleganten Mischung aus Technik und Technologie zur Lösung dieser schwierigen Probleme.
Es schließt nicht aus, dass einige Codes auf einigen Computern Probleme verursachen können.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist Python Grey Hat?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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