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Python et l'analyse forensique : récupérer et analyser les données produites par les ordinateurs
L'informatique forensique nécessite de comprendre en détail le fonctionnement des ordinateurs, des périphériques et des logiciels en question. L'objectif est de donner au lecteur les connaissances nécessaires pour se familiariser avec le langage Python (en version 3) en orientant la problé...
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| Auteurs principaux : | , |
|---|---|
| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Python et l'analyse forensique : récupérer et analyser les données produites par les ordinateurs / Yann Weber, Mehdi Bennis |
| Publié : |
St-Herblain :
Editions ENI
, 2019 |
| Collection : | Ressources informatiques (Saint-Herblain. En ligne) |
| Titre de l'ensemble : | Ressources Informatiques |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
|
| Sujets : | |
| Documents associés : | Autre format:
Python et l'analyse forensique |
| Particularités de l'exemplaire : | Bib. numérique, Ex. 1 : Accessible sur ENI |
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| 230 | |a Type de ressource électronique : données textuelles et illustrations sur pages HTML | ||
| 300 | |a Édition du 13 mars 2019 | ||
| 303 | |a Notice rédigée d'après la consultation du 2020-01-21 | ||
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| 307 | |a La pagination de l'édition imprimée correspondante est : 441 p. | ||
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| 320 | |a Index | ||
| 330 | |a L'informatique forensique nécessite de comprendre en détail le fonctionnement des ordinateurs, des périphériques et des logiciels en question. L'objectif est de donner au lecteur les connaissances nécessaires pour se familiariser avec le langage Python (en version 3) en orientant la problématique de manière à se focaliser sur le fonctionnement de ces objets. Ce livre a été écrit avec la volonté d'être accessible au plus grand nombre et la conviction qu'une ; démocratisation de la compréhension de l'outil informatique est désormais essentielle. Ce livre propose une approche en deux temps : il commence par une introduction au langage Python puis présente comment l'utiliser pour récupérer et manipuler les données produites par nos ordinateurs. Les auteurs traitent ainsi de thématiques variées allant de l'inspection de la mémoire vive des processus, au fonctionnement interne de logiciels grand public ou à l'extraction de l'historique de navigateur web. Différents outils sont étudiés : des plus basiques avec la bibliothèque libmagic, aux technologies les plus récentes comme l'apprentissage automatique avec scikit-learn et son écosystème issu du calcul scientifique. Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr. Les chapitres du livre : Avant-propos - Introduction : Python et l'informatique forensique - Premiers pas en Python - Bibliothèque standard - Premiers pas dans l'analyse d'un fichier - Analyser un historique de navigation web - Partitionnement automatique de données - Extraire les sujets d'un ensemble de textes - Inspection des processus du noyau Linux | ||
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