Opinie czytelników
Podsumowanie:Książka „Python Forensics” została dobrze przyjęta przez czytelników, zwłaszcza w kontekście kryminalistyki cyfrowej, choć może nie być odpowiednia dla absolutnie początkujących w Pythonie. Wielu użytkowników docenia jej jasne wyjaśnienia, dokładne komentarze do kodu i praktyczne zastosowania w dochodzeniach kryminalistycznych. Istnieją jednak uwagi krytyczne dotyczące potrzeby podstawowej znajomości języka Python przed rozpoczęciem korzystania z książki oraz drobne problemy z literówkami i nieaktualnymi przykładami kodu.
Zalety:⬤ Bardzo przydatna i łatwa w czytaniu, szczególnie dla początkujących, którzy mają podstawową wiedzę na temat Pythona.
⬤ Zawiera jasne i dokładne komentarze do kodu, pomagając czytelnikom zrozumieć, jak i dlaczego działają narzędzia.
⬤ Zawiera praktyczne zastosowania dla kryminalistyki cyfrowej, dzięki czemu jest istotna i pouczająca dla profesjonalistów w tej dziedzinie.
⬤ Pozytywnie oceniana jako cenne źródło wiedzy na kursach dla absolwentów i w praktycznych dochodzeniach.
⬤ Dobre wprowadzenie do używania Pythona do zadań kryminalistycznych i tworzenia narzędzi śledczych.
Wady:⬤ Nie nadaje się dla zupełnie początkujących; wcześniejsza znajomość Pythona jest korzystna.
⬤ Niektórzy użytkownicy zauważyli, że książka nie obejmuje absolutnych podstaw programowania, co może zrazić nowych uczniów.
⬤ Niektóre przykłady kodu zawierają literówki i mogą różnić się w różnych sekcjach.
⬤ Książka może odwoływać się do przestarzałych metod i modułów, które wymagają od użytkowników dostosowania.
⬤ Wyrażono pragnienie większej liczby przykładów i ewentualnie materiałów uzupełniających, takich jak przykładowe DVD.
(na podstawie 22 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Python Forensics: A Workbench for Inventing and Sharing Digital Forensic Technology
Zawartość książki:
Python Forensics zapewnia wiele nigdy wcześniej niepublikowanych sprawdzonych modułów, bibliotek i rozwiązań kryminalistycznych, które mogą być używane od razu po wyjęciu z pudełka. Ponadto, szczegółowe instrukcje i dokumentacja dostarczona wraz z próbkami kodu pozwolą nawet początkującym programistom Pythona na dodanie własnych unikalnych zwrotów akcji lub wykorzystanie przedstawionych modeli do tworzenia nowych rozwiązań.
Szybki rozwój nowych narzędzi do badania cyberprzestępczości jest niezbędnym składnikiem praktycznie każdej sprawy i środowiska. Niezależnie od tego, czy przeprowadzasz dochodzenie pośmiertne, wykonujesz triage na żywo, wydobywasz dowody z urządzeń mobilnych lub usług w chmurze, czy też zbierasz i przetwarzasz dowody z sieci, implementacje kryminalistyczne Python mogą wypełnić luki.
Opierając się na wieloletnim praktycznym doświadczeniu i korzystając z licznych przykładów i ilustrujących próbek kodu, autor Chet Hosmer omawia, w jaki sposób
⬤ Rozwijać nowe rozwiązania kryminalistyczne niezależnie od harmonogramów wydawania oprogramowania przez dużych dostawców.
⬤ Uczestniczyć w otwartym środowisku pracy, które ułatwia bezpośrednie zaangażowanie w projektowanie i wdrażanie nowych metod, które rozszerzają lub zastępują istniejące narzędzia.
⬤ Rozwijaj swoją karierę poprzez tworzenie nowych rozwiązań wraz z budową najnowocześniejszych rozwiązań automatyzacji do rozwiązywania starych problemów.
