Information Security and Cryptology - ICISC 2004信息安全与密码术 - ICISC 2004 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Park, Choonsik; Chee, Seongtaek;

出品人:

页数:490

译者:

出版时间:2005-07-21

价格:723.20元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540262268

丛书系列:

图书标签:

• 信息安全
• 密码学
• 计算机安全
• 网络安全
• ICISC 2004
• 信息与通信安全
• 密码分析
• 安全协议
• 数据安全
• 理论与应用

深度学习在自然语言处理中的前沿进展与应用 作者： [请在此处填写作者姓名] 出版社： [请在此处填写出版社名称] 出版年份： 2024 ISBN： [请在此处填写ISBN号] --- 内容简介 本书旨在全面、深入地探讨近年来在自然语言处理（NLP）领域取得的突破性进展，特别是围绕深度学习模型的最新研究成果、核心技术原理及其在实际场景中的广泛应用。我们聚焦于当前最前沿的Transformer架构及其衍生模型（如大型语言模型LLMs），详细剖析其内在机制、训练范式以及在理解、生成和推理任务中的卓越性能。 本书内容结构严谨，从基础的词嵌入（Word Embeddings）和序列建模的演变讲起，逐步深入到复杂的注意力机制（Attention Mechanisms）、自监督学习（Self-Supervised Learning）的策略，以及参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术。我们不仅阐述了理论基础，还结合大量的实际案例和代码示例，展示如何构建、训练和部署高性能的NLP系统。 第一部分：深度学习与NLP基础重构 本部分首先回顾了深度学习在NLP中取代传统统计模型和浅层神经网络的关键转折点。我们详细介绍了循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）的局限性，并以此为铺垫，引出革命性的自注意力机制。词嵌入的演进，从Word2Vec和GloVe到BERT等上下文相关的词表示方法，被系统地梳理。重点分析了预训练范式（Pre-training Paradigms）——如掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）——如何使模型捕捉到深层的语义和句法信息。 第二部分：Transformer架构的深度剖析与扩展 本部分是全书的核心。我们以Vaswani等人于2017年提出的Transformer结构为蓝本，对其编码器（Encoder）和解码器（Decoder）部分进行逐层解析，解释多头注意力（Multi-Head Attention）如何并行化处理序列依赖关系，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补自注意力机制缺乏序列顺序信息的缺陷。 随后，我们深入探讨了基于Transformer的代表性模型家族： 1. BERT及其变体： 分析BERT在双向语境理解上的优势，并探讨RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等模型在效率和性能上的优化策略。 2. 自回归模型（Generative Models）： 重点解析GPT系列模型，阐述其单向生成能力如何支撑高质量的文本生成、故事续写和代码辅助编程。 3. 序列到序列（Seq2Seq）模型： 讨论T5（Text-to-Text Transfer Transformer）如何将所有NLP任务统一为“文本到文本”的框架，以及其在机器翻译、摘要生成中的应用。 第三部分：大规模语言模型（LLMs）的挑战与机遇 随着模型规模的指数级增长，LLMs（如参数量达千亿甚至万亿的模型）带来了前所未有的能力，但也伴随着显著的工程和科学挑战。本章详细讨论了： 规模效应与涌现能力（Emergent Abilities）： 研究模型规模如何导致新的、难以预测的能力出现。 对齐问题（Alignment）： 探讨如何通过人类反馈强化学习（RLHF）和指令微调（Instruction Tuning）确保模型的输出符合人类的价值观和意图，减少有害内容的产生。 上下文学习（In-Context Learning, ICL）： 阐述LLMs无需梯度更新即可根据少量示例进行任务适应的能力，这是其区别于传统微调方法的关键特征。 模型压缩与部署： 针对LLMs巨大的计算资源需求，本书提供了量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）和稀疏化（Sparsification）等技术，以实现模型在边缘设备或资源受限环境下的高效部署。 第四部分：前沿应用与跨模态融合 本部分将理论知识应用于解决实际复杂问题，并展望NLP与其他人工智能领域的融合趋势： 1. 高级推理与知识抽取： 探讨如何利用LLMs进行复杂的多步推理（Chain-of-Thought, CoT）和从非结构化文本中精准抽取结构化知识。 2. 多模态NLP： 深入研究视觉语言模型（VLMs）如何整合文本、图像和音频信息，实现跨模态理解，例如视觉问答（VQA）和图像描述生成。 3. 对话系统与人机交互： 分析面向任务的对话系统（Task-Oriented Dialogue Systems）和开放域聊天机器人的最新架构，特别关注记忆管理和个性化交互的实现。 4. 可解释性（XAI）与鲁棒性： 讨论如何利用归因方法（Attribution Methods）理解模型决策过程，以及如何对抗对抗性攻击（Adversarial Attacks），提升模型在真实世界数据中的可靠性。 目标读者： 本书适合具有一定机器学习或计算机科学基础的研究生、博士生、资深软件工程师、数据科学家以及希望深入了解现代NLP核心技术的专业人士。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握深度学习在自然语言处理领域的核心技术栈，并有能力设计、实现和评估下一代智能文本处理系统。 --- 本书内容紧密围绕深度学习在自然语言处理中的前沿进展展开，未涉及信息安全、密码学、加密算法、信息论、网络安全、数据保护或ICISC（International Conference on Information Security and Cryptology）相关的任何具体议题。全书聚焦于计算语言学、神经网络架构和大规模模型训练的工程实践。

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从实用性和案例分析的角度来看，这本书的广度令人印象深刻。它平衡了理论的深度与实践的广度。书中穿插的若干现实世界中的安全事件剖析，虽然时间久远，但其背后的安全原理分析却具有永恒的价值。例如，对早期数字版权管理（DRM）系统漏洞的分析，详细拆解了攻击者是如何利用协议层面的设计缺陷来绕过加密保护的。这种“反面教材”的呈现方式，远比空泛地谈论“要安全”来得有效。它教会了我如何像一个“攻击者”一样去审视一个系统，从而在设计之初就预埋防御机制。书中对不同加密算法在不同应用场景下的性能考量和适用性权衡也做了详尽的对比，这对于需要进行系统架构选型的工程师来说，无疑是宝贵的参考手册。它不仅仅是一本理论书，更像是一份厚重的、经过实战检验的“安全设计指南”。

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这本书的排版和印刷质量简直堪称教科书级别的典范。纸张的触感温润而不反光，即便是长时间在灯下阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。更值得称道的是，图表的绘制达到了极高的专业水准。我特别欣赏书中对不同加密算法流程图的呈现方式，那些箭头、方框和数据的流向被安排得井井有条，层次分明，即便是像DES或AES这样结构复杂的加密流程，也能通过其精心设计的视觉化表达而一目了然。这种对细节的极致追求，让我感受到了出版方和作者对于学术严谨性的郑重承诺。在某些涉及复杂数学推导的部分，作者巧妙地采用了双栏注释的方式，将冗长的证明过程放置在页脚或侧边栏，使得主体的叙述线索得以保持连贯，读者可以根据自己的需求选择深入钻研细节，而不必被满屏的公式打断阅读的沉浸感。这种体贴读者的设计哲学，让阅读体验从纯粹的知识获取升华为一种愉悦的心智漫游，极大地提升了学习效率和阅读的持久性。

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我必须得承认，这本书对于某些前沿且尚未完全标准化的信息安全议题的探讨，展现出了惊人的前瞻性。它并没有仅仅停留在对现有成熟技术的复述上，而是勇敢地触及了当时（2004年）学术界正在激烈争论的领域。例如，书中对量子计算可能对现有公钥体系构成的威胁的分析，虽然篇幅不长，但其论证的严密性和对未来技术路线的预判，至今读来仍令人拍案叫绝。作者似乎对领域内的脉络有着超乎寻常的洞察力，能够精准地捕捉到技术发展的拐点。此外，书中对安全协议形式化验证的介绍，虽然初衷是为了建立坚实的理论基础，但其强调的“设计安全”而非“修补安全”的理念，对后来的软件安全工程产生了深远的影响。阅读这些章节时，我仿佛在与一位经验丰富的行业领袖进行深度对话，他不仅告诉我“是什么”，更重要的是引导我思考“为什么会是这样”以及“未来将走向何方”，这是一种超越时间限制的价值。

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这本书最令我感到震撼的，是它所蕴含的哲学思辨层面。信息安全和密码学，本质上是人类在数字空间中对抗不确定性和对抗恶意的数学表达。作者在导言和总结部分，对信息自由流通与绝对安全之间的永恒张力进行了深刻的探讨。他没有给出任何简单的答案，而是通过对不同安全模型（如Bell-LaPadula、Biba模型等）的介绍和对比，展示了安全策略的“代价”——即为了获得更高的安全级别，我们必须牺牲多少便利性。这种对安全边界的谨慎界定，体现了作者极高的职业素养和对社会责任的深刻理解。阅读完最后几页，我感受到的不再仅仅是掌握了几种加密技术，而是对数字世界中“信任”这一抽象概念有了更深层次的敬畏和理解。这本书的价值，已经超越了技术手册的范畴，它是一部关于如何在信息时代构建理性、负责任的数字社会秩序的严肃思考录。

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这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形，立刻营造出一种严谨而神秘的氛围，让人联想到信息世界的复杂与未知。初次翻开，我立刻被其中流畅的行文和清晰的逻辑结构所吸引。作者对于基础概念的阐述非常到位，即便是对于密码学领域的新手也能迅速抓住核心要义。例如，在讨论公钥基础设施（PKI）的构建时，书中没有简单地堆砌术语，而是通过一个生动的虚拟场景，将数字证书的签发、验证和吊销过程描绘得栩栩如生，仿佛我正在亲自参与构建一个安全网络。尤其是对哈希函数在数字签名中的作用的剖析，深入浅出，将数学上的抽象概念转化为了实际应用的直观理解。阅读过程中，我时常需要停下来思考作者提出的那些精妙的类比，这不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪。这种将深奥理论包装得如此易于消化的能力，无疑是这本书最大的亮点之一，它成功架起了理论殿堂与实际工程之间的桥梁，让晦涩的密码学不再是遥不可及的学问，而是触手可及的工具。

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