Ганеш Рамакришнановая облачная криминалификация Демстифицирована: декодирование облачных исследований
- Время доставки: 7-10 дней
- Состояние товара: новый
- Доступное количество: 9
Просматривая «Ганеш Рамакришнановая облачная криминалификация Демстифицирована: декодирование облачных исследований» данный товар из каталога «Компьютерные сети», вы можете получить дополнительную скидку 4%, если произведете 100% предоплату. Размер скидки вы можете увидеть сразу при оформлении заказа на сайте. Внимание!!! Скидка распространяется только при заказе через сайт.
Облачная криминалистика Демстифицирована: декодирование сложностей облачных исследований для цифровых криминалистов h2>
Описание:
Улучшите свои навыки в качестве облачного исследователя, чтобы умело реагировать на инциденты с облаками, объединяя традиционные методы судебной экспертизы с инновационными подходами. Ключевые функции обнаруживают раскрыть шаги, связанные с облачными исследованиями для M365 и Google Workspace. Изучите инструменты и регистрируются в Aws, Azure и Google для облачных инвентаций, как выяснить, чтобы инвестировать такие услуги, как kubernet. Включает бесплатное описание книги электронных книг в формате PDF Поскольку организации охватывают облачную среду, специалистам в области безопасности становится необходимым овладеть навыками эффективного облачного исследования. Cloud Forensics Demstified Adders соответствует этой насущной потребности, объясняя, как использовать облачные инструменты и журналы вместе с традиционными цифровыми криминалистическими методами для тщательного облачного исследования. Книга начинается с того, что предоставит вам обзор облачных сервисов, за которым следует подробное исследование тортирования и методов, используемых для изучения популярных облачных платформ, таких как веб -службы (AWS), Azure и Google Cloud Platform (GCP). Проходя через главы, вы узнаете, как исследовать Microsoft 365, Google Workspace и контейнерные среды, такие как Kubernetes. Во время главах подчеркивается значение облака, объясняя, какие инструменты и журналы должны быть включены для исследовательских целей и демонстрировать, как их интегрировать с традиционными цифровыми криминалистическими инструментами и методами в инциденты облачной безопасности. К концу этой книги вы будете хорошо оснащены для обработки нарушений безопасности в облачной среде и иметь всеобъемлющее понимание основных облачных журналов, жизненно важных для ваших исследований. Эти знания позволили бы вам быстро приобрести и скрещивать артефакты, представляющие интерес к инцидам облачной безопасности. Что вы узнаете, изучите основные инструменты и журналы для вашего облачного расследования. Магистр общего процесса реагирования на инцидент и подключения охоты в облаке Узнайте о получении облачных доказательств для автономного анализа. Эта книга предназначена для специалистов в области кибербезопасности, респондентов инцидентов и ИТ-специалистов, адаптирующихся к сдвигу парадигмы к облачной среде. Любой, кто ищет всеобъемлющее руководство по изучению инцидий безопасности в популярных облачных платформах, таких как AWS, Azure и GCP, а также Microsoft 365, Google Workspace и контейнерные заслуги, такие как Kubernetes, найдут эту книгу. Являетесь ли вы опытным профессионалом или новичком по облачной безопасности, эта книга предлагает понимание и практические знания, чтобы подключить вас к обработке и обеспечению облачной инфраструктуры. Таблица контента Введение в облачные тенденции в законах о кибер -кибер и конфиденциальности и их влияние на DFIR, изучающие основные поставщики облачных поставщиков DFIR. Исследования AWS DFIR - журналы в Azure в Azure DFIR. Люксы
обложка: в мягкой обложке
Количество страниц: 384
Автор: Ганеш Рамакришнан
Язык: английский: опубликован; Английский: оригинальный язык; Английский
Дата выпуска: 2024-02-22
Вес: 1,81 грамм
Высота: 0,9 см
ширина: 7,5 см
длина: 9,3 см
ПРИМЕЧАНИЕ: Покупая продукт на этом аукционе, вы соглашаетесь с продолжительной датой доставки (10-14 рабочих дней). Данные товары поступают от иностранного склада, отсюда и длительное время доставки, которое дается рядом с ним.