Avis des lecteurs
Résumé:Le livre « Python Forensics » est bien accueilli par les lecteurs, en particulier dans le contexte de la criminalistique numérique, bien qu'il ne convienne pas aux débutants absolus en Python. De nombreux utilisateurs apprécient les explications claires, les commentaires détaillés sur le code et les applications pratiques pour les enquêtes criminalistiques. Cependant, il y a des critiques concernant la nécessité d'avoir une compréhension de base de Python avant d'utiliser le livre et des problèmes mineurs avec des fautes de frappe et des exemples de code obsolètes.
Avantages:⬤ Très utile et facile à lire, en particulier pour les débutants qui ont des connaissances de base de Python.
⬤ Fournit des commentaires de code clairs et complets, aidant les lecteurs à comprendre comment et pourquoi les outils fonctionnent.
⬤ Contient des applications pratiques pour la criminalistique numérique, ce qui le rend pertinent et instructif pour les professionnels du secteur.
⬤ Il est considéré comme une ressource précieuse pour les cours de troisième cycle et les enquêtes pratiques.
⬤ Bonne introduction à l'utilisation de Python pour les tâches médico-légales et la construction d'outils d'investigation.
⬤ Ne convient pas aux débutants complets ; une connaissance préalable de Python est bénéfique.
⬤ Certains utilisateurs ont noté que le livre ne couvre pas les bases absolues de la programmation, ce qui pourrait aliéner les nouveaux apprenants.
⬤ Certains exemples de code contiennent des fautes de frappe et peuvent différer d'une section à l'autre.
⬤ Le livre peut faire référence à des méthodes et des modules obsolètes qui nécessitent une adaptation de la part des utilisateurs.
⬤ Les participants ont exprimé le souhait d'avoir plus d'exemples et éventuellement du matériel supplémentaire comme un échantillon de DVD.
(basé sur 22 avis de lecteurs)
Titre original :
Python Forensics: A Workbench for Inventing and Sharing Digital Forensic Technology
Contenu du livre :
Python Forensics fournit de nombreux modules, bibliothèques et solutions éprouvés, jamais publiés auparavant, qui peuvent être utilisés dès leur sortie de la boîte. En outre, les instructions et la documentation détaillées fournies avec les échantillons de code permettront même aux programmeurs Python novices d'ajouter leur propre touche ou d'utiliser les modèles présentés pour élaborer de nouvelles solutions.
Le développement rapide de nouveaux outils d'enquête sur la cybercriminalité est un ingrédient essentiel dans pratiquement toutes les affaires et tous les environnements. Qu'il s'agisse d'une enquête post-mortem, d'un triage en direct, de l'extraction de preuves à partir d'appareils mobiles ou de services en nuage, ou de la collecte et du traitement de preuves à partir d'un réseau, les implémentations forensiques Python peuvent combler les lacunes.
S'appuyant sur des années d'expérience pratique et utilisant de nombreux exemples et échantillons de code illustratifs, l'auteur Chet Hosmer explique comment :
⬤ Développer de nouvelles solutions forensiques indépendamment des calendriers de publication des logiciels des grands fournisseurs.
⬤ Participer à un groupe de travail à source ouverte qui facilite l'implication directe dans la conception et la mise en œuvre de nouvelles méthodes qui augmentent ou remplacent les outils existants.
⬤ Faites progresser votre carrière en créant de nouvelles solutions et en élaborant des solutions d'automatisation de pointe pour résoudre d'anciens problèmes.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780124186767 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2014 |
| Nombre de pages : | 352 |
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