物聯網時代的15堂資安基礎必修課 Practical IoT Hacking

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內容簡介 　　了解如何檢測物聯網裝置的安全，認識駭客的入侵手法 　　本書是IoT安全研究人員的真實經驗分享，您可從中學到如何藉由測試IoT系統、裝置和協定來降低風險。藉由本書的說明，您將可以了解如何檢測物聯網設備是否安全，以及入侵者如何執行執行VLAN跳躍、破解MQTT身分驗證、攻擊UPnP、開發mDNS投毒程式及進行WS-Discovery攻擊等攻擊手法的細節。 　　本書會深入介紹嵌入式IoT設備和RFID系統的破解手法，同時還能學到： 　　‧如何撰寫一支可作為NSE模組的DICOM服務掃描器 　　‧透過UART和SWD介面攻擊微控制器 　　‧對韌體進行逆向工程及分析搭配使用的行動APP 　　‧使用Proxmark3開發NFC的模糊測試工具 　　‧利用干擾無線警報系統、重播IP攝影機影片及控制智慧跑步機，展示如何入侵智慧居家系統 　　使用容易取得的軟硬體，可以自行實作練習 　　本書使用容易取得，且價格實惠的軟體工具和硬體裝置，實作練習無負擔，有關本書的程式範例亦可自Github下載取得，適合資安研究員、IT團隊成員，想研究駭客技術者，作為破解IoT生態的參考指南。 專家推薦 　　本書精采絕倫，必值一讀。 —Trusted Sec和Binary Defense創辦人：Dave Kennedy 　　以一種簡單、有效又條理分明的方式說明如何攻擊物聯網。 —EXPLIoT框架作者和Payatu共同創辦人：Aseem Jakhar 　　我真的很推薦這本書，無論你是物聯網裝置的玩家，還是負責審核物聯網裝置安全性的專業人員。 -Jaime Andrés Restrepo - DragonJAR.org的CEO 　　這本書的內容非常豐富，涵蓋了硬體、軟體、網路和無線射頻等領域的技術。 -Craig Young，Tripwire首席安全研究員 　　這本書裡頭有所有你希望專家可以告訴你的一切，所有物聯網安全研究人員和開發人員都應該收藏。我向任何有興趣使物聯網更安全的人推薦這本書。 -John Moor，物聯網安全基金會常務董事 目錄 第一篇 IoT的威脅形勢 第1章｜IoT的安全情勢 第2章｜威脅塑模 第3章｜檢測設備安全的方法論 第二篇 入侵網路 第4章｜評估網路設施 第5章｜分析網路協定 第6章｜攻擊零組態網路設定 第三篇 入侵硬體設備 第7章｜攻擊UART、JTAG及SWD 第8章｜SPI和I⊃2;C 第9章｜攻擊設備的韌體 第四篇 入侵無線設備 第10章｜短距離無線電：攻擊RFID 第11章｜攻擊低功耗藍牙 第12章｜中距離無線電：攻擊Wi-Fi 第13章｜長距離無線電：攻擊LPWAN 第五篇 瞄準IoT生態系 第14章｜攻擊行動裝置的APP 第15章｜攻擊智慧居家設備 附錄 入侵IoT所用工具

AI + ESP32-CAM + AWS：物聯網與雲端運算的專題實作應用 (1版)

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【簡介】 整合最熱門的 AI、物聯網與雲端運算 以 AWS 整合 ESP32-CAM 為例，進行車牌辨識實作！ 本書的內容主要結合了三大元素：人工智慧、物聯網設備與雲端運算。隨著人工智慧的爆發式成長，人工智慧的應用已經遍及影像、影片、聲音、對話、文章等領域，而公有雲已經將人工智慧的開發或是應用封裝成完善的服務，對於人工智慧的模型開發者或是應用開發者而言，只需要去熟悉、了解開發框架，就可以快速應用人工智慧的技術；不需要再花時間在購買GPU，安裝驅動、安裝開發框架等基礎環境搭建的無關事務上。 本書以 Python 為主要開發語言，ESP32-CAM 作為物聯網設備，接著介紹 AWS 雲端基礎建設與機器學習的相關服務，最後將 AWS 文字∕人臉辨識與 ESP32-CAM 進行整合，完成一個結合物聯網設備、雲端運算與人工智慧的應用系統。 本書可以學到哪些知識 。Python 基礎概念 。介紹單晶片 ESP32-CAM 。使用 MicroPython 開發 ESP32-CAM 。AWS 基礎設施服務 。Amazon API Gateway 。AWS Lambda 。Amazon DynamoDB 。Amazon S3 。Amazon Rekognition 。網際網路基礎 。HTTP Request/Response 本書適合的「讀者族群」 a.【自學者】適合用於自學 Python 程式語言。 b.【自學者】適合用於自學 AWS 雲端運算。 c.【自學者】適合用於自學 ESP32-CAM。 d.【自學者】適合用於在 AWS 雲端中探索職業生涯的人。 e.【自學者】適合用於在公司內部部署 IT 或雲端，但對 AWS 雲端不熟悉的人。 f.【自造者】適合想體驗自造精神或雲地與軟硬體結合。 g.【教育者】可以作為大專院校畢業專題的教學教材。 h.【教育者】可以作為大專院校雲端運算、物聯網與人工智慧實作的教學教材。 本書結合AI人工智慧、物聯網設備與雲端運算，以AWS整合ESP32-CAM為例，進行車牌辨識的應用實作。 【目錄】 CHAPTER 01　Python 基礎 1.1　Python 說明與開發環境 1.2　Python 基礎語法 1.3　Python 基本資料類型 CHAPTER 02　Python 流程控制 2.1　Python 分支控制 2.2　Python 函數與模組 CHAPTER 03　網路程式開發概念與實作 3.1　網際網路模型 3.2　HTTP 請求∕回應格式 3.3　HTTP 範例–使用 flask 與 telnet CHAPTER 04　ESP32-CAM 開發 4.1　ESP32-CAM 簡介 4.2　使用 MicroPython 開發 ESP32-CAM–使用圖形化工具 Thonny（Windows） CHAPTER 05　ESP32-CAM 基礎應用 5.1　使用 MicroPython 檔案存取–io 5.2　使用 MicroPython 控制燈號、撰寫 ISR–machine CHAPTER 06　ESP32-CAM 進階應用 6.1　使用 MicroPython 連接 Wi-Fi、同步 NTP 6.2　使用 MicroPython 安裝新模組與使用 6.3　使用 MicroPython 拍照 CHAPTER 07　AWS 基礎概念 7.1　AWS 雲端基礎 7.2　AWS 雲端安全 7.3　申請 AWS 帳戶 CHAPTER 08　雲端儲存–Amazon S3 8.1　Amazon S3 8.2　實驗：使用 Amazon S3 建立靜態網站 CHAPTER 09　雲端接口–Amazon API Gateway 9.1　Amazon API Gateway 9.2　實驗：建立 API Gateway–using mock CHAPTER 10　雲端運算–AWS Lambda 10.1　AWS Lambda 10.2　實驗：使用 GET 方法查詢資料–Lambda 10.3　實驗：使用 POST 方法上傳圖片–Lambda CHAPTER 11　雲端資料庫–Amazon DynamoDB 11.1　Amazon DynamoDB 11.2　實驗：讀取 EXCEL 檔並存入資料庫中 11.3　實驗：查詢資料庫中的資料 CHAPTER 12　雲端視覺辨識AI–Amazon Rekognition 12.1　Amazon Rekognition 12.2　人臉辨識從 Amazon S3 讀取 12.3　實驗：文字辨識從 Amazon S3 讀取 CHAPTER 13　整合實驗：車牌辨識從定義規格開始 13.1　整合實驗：車牌辨識–定義功能 13.2　實驗：後端–API Gateway 上傳圖片並使用 POSTMAN 檢驗結果 CHAPTER 14　後端實作–整合API + 資料庫 + AI 14.1　實驗：後端–API Gateway 設定車牌辨識選項 14.2　實驗：後端–觸動 S3 事件進行文字辨識 14.3　實驗：後端–API Gateway 查詢辨識記錄 CHAPTER 15　前端實作–ESP32-CAM + 網頁 15.1　實驗：前端–使用 ESP32-CAM 呼叫上傳圖片的 REST API 15.2　實驗：前端–使用 Web 用戶端 呼叫 REST API 附錄 A　參考資料