Python Forensics: Un banco de trabajo para inventar y compartir tecnología forense digital

Opiniones de los lectores

El libro «Python Forensics» tiene una buena acogida entre los lectores, especialmente en el contexto de la investigación forense digital, aunque puede no ser adecuado para principiantes absolutos en Python. Muchos usuarios aprecian sus explicaciones claras, los minuciosos comentarios sobre el código y las aplicaciones prácticas para las investigaciones forenses. Sin embargo, hay críticas relativas a la necesidad de una comprensión básica de Python antes de utilizar el libro y problemas menores con errores tipográficos y ejemplos de código obsoletos.

⬤ Muy útil y fácil de leer, en particular para los principiantes que tienen algunos conocimientos básicos de Python.
⬤ Proporciona comentarios de código claros y exhaustivos, ayudando a los lectores a entender cómo y por qué funcionan las herramientas.
⬤ Contiene aplicaciones prácticas para la ciencia forense digital, por lo que es relevante e informativo para los profesionales en el campo.
⬤ Revisado positivamente como un recurso valioso en cursos de postgrado e investigaciones prácticas.
⬤ Buena introducción al uso de Python para tareas forenses y construcción de herramientas de investigación.

⬤ No es adecuado para principiantes; es beneficioso tener conocimientos previos de Python.
⬤ Algunos usuarios señalaron que el libro no cubre los fundamentos absolutos de la programación, lo que podría alejar a los nuevos alumnos.
⬤ Algunos ejemplos de código contienen erratas y pueden diferir en varias secciones.
⬤ El libro puede hacer referencia a métodos y módulos obsoletos que requieren que los usuarios se adapten.
⬤ Se expresó el deseo de disponer de más ejemplos y, posiblemente, de materiales complementarios como un DVD de muestra.

(basado en 22 opiniones de lectores)

Título original:

Python Forensics: A Workbench for Inventing and Sharing Digital Forensic Technology

Contenido del libro:

Python Forensics proporciona muchos módulos, bibliotecas y soluciones forenses probados y nunca antes publicados que pueden utilizarse nada más sacarlos de la caja. Además, las instrucciones detalladas y la documentación proporcionada con los ejemplos de código permitirán incluso a los programadores novatos de Python añadir sus propios giros únicos o utilizar los modelos presentados para construir nuevas soluciones.

El rápido desarrollo de nuevas herramientas de investigación de la ciberdelincuencia es un ingrediente esencial en prácticamente todos los casos y entornos. Tanto si se realiza una investigación post mortem, como si se ejecuta un triaje en vivo, se extraen pruebas de dispositivos móviles o servicios en la nube, o se recopilan y procesan pruebas de una red, las implementaciones forenses de Python pueden llenar los vacíos.

Basándose en años de experiencia práctica y utilizando numerosos ejemplos y muestras de código ilustrativo, el autor Chet Hosmer discute cómo:

⬤ Desarrollar nuevas soluciones forenses independientes de los calendarios de lanzamiento de software de los grandes proveedores.

⬤ Participar en un banco de trabajo de código abierto que facilita la participación directa en el diseño e implementación de nuevos métodos que aumentan o reemplazan las herramientas existentes.

⬤ Avanzar en su carrera mediante la creación de nuevas soluciones junto con la construcción de soluciones de automatización de vanguardia para resolver viejos problemas.