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1.

図書
図書
1. Enzyme kinetics : principles and methods. 2nd, revised and update ed
Hans Bisswanger
出版情報: Weinheim : WILEY-VCH, c2008  xviii, 301 p. ; 25 cm
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Preface to the Second English Edition
Preface to the First English Edition
Symbols and Abbreviations
Introduction and Definitions
References
Multiple Equilibria / 1：
Diffusion / 1.1：
Interaction between Macromolecules and Ligands / 1.2：
Binding Constants / 1.2.1：
Macromolecules with One Binding Site / 1.2.2：
Macromolecules with Identical Independent Binding Sites / 1.3：
General Binding Equation / 1.3.1：
Graphic Representations of the Binding Equation / 1.3.2：
Direct and Linear Diagrams / 1.3.2.1：
Analysis of Binding Data from Spectroscopic Titrations / 1.3.2.2：
Binding of Different Ligands, Competition / 1.3.3：
Non-competitive Binding / 1.3.4：
Macromolecules with Non-identical, Independent Binding Sites / 1.4：
Macromolecules with Identical, Interacting Binding Sites, Cooperativity / 1.5：
The Hill Equation / 1.5.1：
The Adair Equation / 1.5.2：
The Pauling Model / 1.5.3：
Allosteric Enzymes / 1.5.4：
The Symmetry or Concerted Model / 1.5.5：
The Sequential Model and Negative Cooperativity / 1.5.6：
Analysis of Cooperativity / 1.5.7：
Physiological Aspects of Cooperativity / 1.5.8：
Examples of Allosteric Enzymes / 1.5.9：
Hemoglobin / 1.5.9.1：
Aspartate Transcarbamoylase / 1.5.9.2：
Aspartokinase / 1.5.9.3：
Phosphofructokinase / 1.5.9.4：
Allosteric Regulation of the Glycogen Metabolism / 1.5.9.5：
Membrane Bound Enzymes and Receptors / 1.5.9.6：
Non-identical, Interacting Binding Sites / 1.6：
Enzyme Kinetics / 2：
Reaction Order / 2.1：
First Order Reactions / 2.1.1：
Second Order Reactions / 2.1.2：
Zero Order Reactions / 2.1.3：
Steady-State Kinetics and the Michaelis-Menten Equation / 2.2：
Derivation of the Michaelis-Menten Equation / 2.2.1：
Analysis of Enzyme Kinetic Data / 2.3：
Graphical Representations of the Michaelis-Menten Equation / 2.3.1：
Direct and Semi-logarithmic Representations / 2.3.1.1：
Direct Linear Plots / 2.3.1.2：
Linearization Methods / 2.3.1.3：
Analysis of Progress Curves / 2.3.2：
Integrated Michaelis-Menten Equation / 2.3.2.1：
Determination of Reaction Rates / 2.3.2.2：
Graphic Methods for Rate Determination / 2.3.2.3：
Graphic Determination of True Initial Rates / 2.3.2.4：
Reversible Enzyme Reactions / 2.4：
Rate Equation for Reversible Enzyme Reactions / 2.4.1：
The Haldane Relationship / 2.4.2：
Product Inhibition / 2.4.3：
Enzyme Inhibition / 2.5：
Unspecific Enzyme Inhibition / 2.5.1：
Irreversible Enzyme Inhibition / 2.5.2：
General Features of Irreversible Enzyme Inhibition / 2.5.2.1：
Suicide Substrates / 2.5.2.2：
Transition State Analogs / 2.5.2.3：
Analysis of Irreversible Inhibitions / 2.5.2.4：
Reversible Enzyme Inhibition / 2.5.3：
General Rate Equation / 2.5.3.1：
Non-Competitive Inhibition and Graphic Representation of Inhibition Data / 2.5.3.2：
Competitive Inhibition / 2.5.3.3：
Uncompetitive Inhibition / 2.5.3.4：
Partially Non-competitive Inhibition / 2.5.3.5：
Partially Uncompetitive Inhibition / 2.5.3.6：
Partially Competitive Inhibition / 2.5.3.7：
Noncompetitive and Uncompetitive Product Inhibition / 2.5.3.8：
Substrate Inhibition / 2.5.3.9：
Enzyme Reactions with Two Competing Substrates / 2.5.4：
Different Enzymes Catalyzing the Same Reaction / 2.5.5：
Multi-substrate Reactions / 2.6：
Nomenclature / 2.6.1：
Random Mechanism / 2.6.2：
Ordered Mechanism / 2.6.3：
Ping-pong Mechanism / 2.6.4：
Product Inhibition in Multi-substrate Reactions / 2.6.5：
Haldane Relationships in Multi-substrate Reactions / 2.6.6：
Mechanisms with more than Two Substrates / 2.6.7：
Other Nomenclatures for Multi-substrate Reactions / 2.6.8：
Derivation of Rate Equations of Complex Enzyme Mechanisms / 2.7：
King-Altmann Method / 2.7.1：
Simplified Derivations Applying Graph Theory / 2.7.2：
Combination of Equilibrium and Steady State Approach / 2.7.3：
Kinetic Treatment of Allosteric Enzymes / 2.8：
Hysteretic Enzymes / 2.8.1：
Kinetic Cooperativity, the Slow Transition Model / 2.8.2：
pH and Temperature Dependence of Enzymes / 2.9：
pH Optimum and Determination of pK Values / 2.9.1：
pH Stability / 2.9.2：
Temperature Dependence / 2.9.3：
Isotope Exchange / 2.10：
Isotope Exchange Kinetics / 2.10.1：
Isotope Effects / 2.10.2：
Primary Kinetic Isotope Effect / 2.10.2.1：
Influence of the Kinetic Isotope Effect on V and Km / 2.10.2.2：
Other Isotope Effects / 2.10.2.3：
Special Enzyme Mechanisms / 2.11：
Ribozymes / 2.11.1：
Polymer Substrates / 2.11.2：
Kinetics of Immobilized Enzymes / 2.11.3：
External Diffusion Limitation / 2.11.3.1：
Internal Diffusion Limitation / 2.11.3.2：
Inhibition of Immobilized Enzymes / 2.11.3.3：
pH and Temperature Behavior of Immobilized Enzymes / 2.11.3.4：
Transport Processes / 2.11.4：
Enzyme Reactions at Membrane Interfaces / 2.11.5：
Application of Statistical Methods in Enzyme Kinetics / 2.12：
General Remarks / 2.12.1：
Statistical Terms Used in Enzyme Kinetics / 2.12.2：
Methods / 3：
Methods for Investigation of Multiple Equilibria / 3.1：
Equilibrium Dialysis and General Aspects of Binding Measurements / 3.1.1：
Equilibrium Dialysis / 3.1.1.1：
Control Experiments and Sources of Error / 3.1.1.2：
Continuous Equilibrium Dialysis / 3.1.1.3：
Ultrafiltration / 3.1.2：
Gel Filtration / 3.1.3：
Batch Method / 3.1.3.1：
The Method of Hummel and Dreyer / 3.1.3.2：
Other Gel Filtration Methods / 3.1.3.3：
Ultracentrifugation / 3.1.4：
Fixed Angle Ultracentrifugation Methods / 3.1.4.1：
Sucrose Gradient Centrifugation / 3.1.4.2：
Surface Plasmon Resonance / 3.1.5：
Electrochemical Methods / 3.2：
The Oxygen Electrode / 3.2.1：
The CO2 Electrode / 3.2.2：
Potentiometry, Redox Potentials / 3.2.3：
The pH-stat / 3.2.4：
Polarography / 3.2.5：
Calorimetry / 3.3：
Spectroscopic Methods / 3.4：
Absorption Spectroscopy / 3.4.1：
The Lambert-Beer Law / 3.4.1.1：
Spectral Properties of Enzymes and Ligands / 3.4.1.2：
Structure of Spectrophotometers / 3.4.1.3：
Double Beam Spectrophotometer / 3.4.1.4：
Difference Spectroscopy / 3.4.1.5：
The Dual Wavelength Spectrophotometer / 3.4.1.6：
Photochemical Action Spectra / 3.4.1.7：
Bioluminescence / 3.4.2：
Fluorescence / 3.4.3：
Quantum Yield / 3.4.3.1：
Structure of Spectrofluorimeters / 3.4.3.2：
Perturbations of Fluorescence Measurements / 3.4.3.3：
Fluorescent Compounds (Fluorophores) / 3.4.3.4：
Radiationless Energy Transfer / 3.4.3.5：
Fluorescence Polarization / 3.4.3.6：
Pulse Fluorimetry / 3.4.3.7：
Circular Dichroism and Optical Rotation Dispersion / 3.4.4：
Infrared and Raman Spectroscopy / 3.4.5：
IR Spectroscopy / 3.4.5.1：
Raman Spectroscopy / 3.4.5.2：
Applications / 3.4.5.3：
Electron Paramagnetic Resonance Spectroscopy / 3.4.6：
Measurement of Fast Reactions / 3.5：
Flow Methods / 3.5.1：
The Continuous Flow Method / 3.5.1.1：
The Stopped-flow Method / 3.5.1.2：
Measurement of Enzyme Reactions by Flow Methods / 3.5.1.3：
Determination of the Dead Time / 3.5.1.4：
Relaxation Methods / 3.5.2：
The Temperature Jump Method / 3.5.2.1：
The Pressure Jump Method / 3.5.2.2：
The Electric Field Method / 3.5.2.3：
Flash Photolysis, Pico- and Femto-second Spectroscopy / 3.5.3：
Evaluation of Rapid Kinetic Reactions (Transient Kinetics) / 3.5.4：
Subject Index
Preface to the Second English Edition
Preface to the First English Edition
Symbols and Abbreviations
2.

電子ブック
ＥＢ
2. Visualization for Information Retrieval
Jin Zhang
出版情報: Springer eBooks Computer Science , Springer Berlin Heidelberg, 2008
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Information Retrieval and Visualization / Chapter 1：
Visualization / 1.1：
Definition / 1.1.1：
Scientific visualization and information visualization / 1.1.2：
Information retrieval / 1.2：
Browsing vs. query searching / 1.2.1：
Information at micro-level and macro-level / 1.2.2：
Spatial Characteristics of information space / 1.2.3：
Spatial characteristics of browsing / 1.2.4：
Perceptual and cognitive perspectives of visualization / 1.3：
Perceptual perspective / 1.3.1：
Cognitive perspective / 1.3.2：
Visualization for information retrieval / 1.4：
Rationale / 1.4.1：
Three information retrieval visualization paradigms / 1.4.2：
Procedures of establishing an information retrieval visualization model / 1.4.3：
Summary / 1.5：
Information Retrieval Preliminaries / Chapter 2：
Vector space model / 2.1：
Term weighting methods / 2.2：
Stop words / 2.2.1：
Inverse document frequency / 2.2.2：
The Salton term weighting method / 2.2.3：
Another term weighting method / 2.2.4：
Probability term weighting method / 2.2.5：
Similarity measures / 2.3：
Inner product similarity measure / 2.3.1：
Dice co-efficient similarity measure / 2.3.2：
The Jaccard co-efficient similarity measure / 2.3.3：
Overlap co-efficient similarity measure / 2.3.4：
Cosine similarity measure / 2.3.5：
Distance similarity measure / 2.3.6：
Angle-distance integrated similarity measure / 2.3.7：
The Pearson r correlation measure / 2.3.8：
Information retrieval (evaluation) models / 2.4：
Direction-based retrieval (evaluation) model / 2.4.1：
Distance-based retrieval (evaluation) model / 2.4.2：
Ellipse retrieval (evaluation) model / 2.4.3：
Conjunction retrieval (evaluation) model / 2.4.4：
Disjunction evaluation model / 2.4.5：
The Cassini oval retrieval (evaluation) model / 2.4.6：
Clustering algorithms / 2.5：
Non-hierarchical clustering algorithm / 2.5.1：
Hierarchical clustering algorithm / 2.5.2：
Evaluation of retrieval results / 2.6：
Visualization Models for Multiple Reference Points / 2.7：
Multiple references points / 3.1：
Model for fixed multiple reference points / 3.2：
Models for movable multiple reference points / 3.3：
Description of the original VIBE algorithm / 3.3.1：
Discussions about the model / 3.3.2：
Model for automatic reference point rotation / 3.4：
Definition of the visual space / 3.4.1：
Rotation of a reference point / 3.4.2：
Implication of information retrieval / 3.5：
Euclidean Spatial Characteristic Based Visualization Models / 3.6：
Euclidean space and its characteristics / 4.1：
Introduction to the information retrieval evaluation models / 4.2：
The distance-angel-based visualization model / 4.3：
The visual space definition / 4.3.1：
Visualization for information retrieval evaluation models / 4.3.2：
The angle-angle-based visualization model / 4.4：
The distance-distance-based visualization model / 4.4.1：
Kohonen Self-Organizing Map-An Artificial Neural Network / 4.5.1：
Introduction to neural networks / 5.1：
Definition of neural network / 5.1.1：
Characteristics and structures of neuron network / 5.1.2：
Kohonen self-organizing maps / 5.2：
Kohonen self-organizing map structures / 5.2.1：
Learning processing of the SOM algorithm / 5.2.2：
Feature map labeling / 5.2.3：
The SOM algorithm description / 5.2.4：
Implication of the SOM in information retrieval / 5.3：
Pathfinder Associative Network / 5.4：
Pathfinder associative network properties and descriptions / 6.1：
Definitions of concepts and explanations / 6.1.1：
The algorithm description / 6.1.2：
Graph layout method / 6.1.3：
Implications on information retrieval / 6.2：
Author co-citation analysis / 6.2.1：
Term associative network / 6.2.2：
Hyperlink / 6.2.3：
Search in Pathfinder associative networks / 6.2.4：
Multidimensional Scaling / 6.3：
MDS analysis method descriptions / 7.1：
Classical MDS / 7.1.1：
Non-metric MDS / 7.1.2：
Metric MDS / 7.1.3：
Implications of MDS techniques for information retrieval / 7.2：
Definitions of displayed objects and proximity between objects / 7.2.1：
Exploration in a MDS display space / 7.2.2：
Discussion / 7.2.3：
Internet Information Visualization / 7.3：
Introduction / 8.1：
Internet characteristics / 8.1.1：
Internet information organization and presentation methods / 8.1.2：
Internet information utilization / 8.1.3：
Challenges of the internet / 8.1.4：
Internet information visualization / 8.2：
Visualization of internet information structure / 8.2.1：
Internet information seeking visualization / 8.2.2：
Visualization of web traffic information / 8.2.3：
Discussion history visualization / 8.2.4：
Ambiguity in Information Visualization / 8.3：
Ambiguity and its implication in information visualization / 9.1：
Reason of ambiguity in information visualization / 9.1.1：
Implication of ambiguity for information visualization / 9.1.2：
Ambiguity analysis in information retrieval visualization models / 9.2：
Ambiguity in the Euclidean spatial characteristic based information models / 9.2.1：
Ambiguity in the multiple reference point based information visualization models / 9.2.2：
Ambiguity in the Pathfinder network / 9.2.3：
Ambiguity in SOM / 9.2.4：
Ambiguity in MDS / 9.2.5：
The Implication of Metaphors in Information Visualization / 9.3：
Definition, basic elements, and characteristics of a metaphor / 10.1：
Cognitive foundation of metaphors / 10.2：
Mental models, metaphors, and human computer interaction / 10.3：
Metaphors in human computer interaction / 10.3.1：
Mental models / 10.3.2：
Mental models in HCI / 10.3.3：
Metaphors in information visualization retrieval / 10.4：
Rationales for using metaphors / 10.4.1：
Metaphorical information retrieval visualization environments / 10.4.2：
Procedures and principles for metaphor application / 10.5：
Procedure for metaphor application / 10.5.1：
Guides for designing a good metaphorical visual information retrieval environment / 10.5.2：
Benchmarks and Evaluation Criteria for Information Retrieval Visualization / 10.6：
Information retrieval visualization evaluation / 11.1：
Benchmarks and evaluation standards / 11.2：
Factors affecting evaluation standards / 11.2.1：
Principles for developing evaluation benchmarks / 11.2.2：
Four proposed categories for evaluation criteria / 11.2.3：
Descriptions of proposed benchmarks / 11.2.4：
Afterthoughts / 11.3：
Comparisons of the introduced visualization models / 12.1：
Issues and challenges / 12.3：
Bibliography / 12.4：
Index
Information Retrieval and Visualization / Chapter 1：
Visualization / 1.1：
Definition / 1.1.1：
3.

電子ブック
ＥＢ
3. Visualization for Information Retrieval
Jin Zhang
出版情報: SpringerLink Books - AutoHoldings , Springer Berlin Heidelberg, 2008
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Information Retrieval and Visualization / Chapter 1：
Visualization / 1.1：
Definition / 1.1.1：
Scientific visualization and information visualization / 1.1.2：
Information retrieval / 1.2：
Browsing vs. query searching / 1.2.1：
Information at micro-level and macro-level / 1.2.2：
Spatial Characteristics of information space / 1.2.3：
Spatial characteristics of browsing / 1.2.4：
Perceptual and cognitive perspectives of visualization / 1.3：
Perceptual perspective / 1.3.1：
Cognitive perspective / 1.3.2：
Visualization for information retrieval / 1.4：
Rationale / 1.4.1：
Three information retrieval visualization paradigms / 1.4.2：
Procedures of establishing an information retrieval visualization model / 1.4.3：
Summary / 1.5：
Information Retrieval Preliminaries / Chapter 2：
Vector space model / 2.1：
Term weighting methods / 2.2：
Stop words / 2.2.1：
Inverse document frequency / 2.2.2：
The Salton term weighting method / 2.2.3：
Another term weighting method / 2.2.4：
Probability term weighting method / 2.2.5：
Similarity measures / 2.3：
Inner product similarity measure / 2.3.1：
Dice co-efficient similarity measure / 2.3.2：
The Jaccard co-efficient similarity measure / 2.3.3：
Overlap co-efficient similarity measure / 2.3.4：
Cosine similarity measure / 2.3.5：
Distance similarity measure / 2.3.6：
Angle-distance integrated similarity measure / 2.3.7：
The Pearson r correlation measure / 2.3.8：
Information retrieval (evaluation) models / 2.4：
Direction-based retrieval (evaluation) model / 2.4.1：
Distance-based retrieval (evaluation) model / 2.4.2：
Ellipse retrieval (evaluation) model / 2.4.3：
Conjunction retrieval (evaluation) model / 2.4.4：
Disjunction evaluation model / 2.4.5：
The Cassini oval retrieval (evaluation) model / 2.4.6：
Clustering algorithms / 2.5：
Non-hierarchical clustering algorithm / 2.5.1：
Hierarchical clustering algorithm / 2.5.2：
Evaluation of retrieval results / 2.6：
Visualization Models for Multiple Reference Points / 2.7：
Multiple references points / 3.1：
Model for fixed multiple reference points / 3.2：
Models for movable multiple reference points / 3.3：
Description of the original VIBE algorithm / 3.3.1：
Discussions about the model / 3.3.2：
Model for automatic reference point rotation / 3.4：
Definition of the visual space / 3.4.1：
Rotation of a reference point / 3.4.2：
Implication of information retrieval / 3.5：
Euclidean Spatial Characteristic Based Visualization Models / 3.6：
Euclidean space and its characteristics / 4.1：
Introduction to the information retrieval evaluation models / 4.2：
The distance-angel-based visualization model / 4.3：
The visual space definition / 4.3.1：
Visualization for information retrieval evaluation models / 4.3.2：
The angle-angle-based visualization model / 4.4：
The distance-distance-based visualization model / 4.4.1：
Kohonen Self-Organizing Map-An Artificial Neural Network / 4.5.1：
Introduction to neural networks / 5.1：
Definition of neural network / 5.1.1：
Characteristics and structures of neuron network / 5.1.2：
Kohonen self-organizing maps / 5.2：
Kohonen self-organizing map structures / 5.2.1：
Learning processing of the SOM algorithm / 5.2.2：
Feature map labeling / 5.2.3：
The SOM algorithm description / 5.2.4：
Implication of the SOM in information retrieval / 5.3：
Pathfinder Associative Network / 5.4：
Pathfinder associative network properties and descriptions / 6.1：
Definitions of concepts and explanations / 6.1.1：
The algorithm description / 6.1.2：
Graph layout method / 6.1.3：
Implications on information retrieval / 6.2：
Author co-citation analysis / 6.2.1：
Term associative network / 6.2.2：
Hyperlink / 6.2.3：
Search in Pathfinder associative networks / 6.2.4：
Multidimensional Scaling / 6.3：
MDS analysis method descriptions / 7.1：
Classical MDS / 7.1.1：
Non-metric MDS / 7.1.2：
Metric MDS / 7.1.3：
Implications of MDS techniques for information retrieval / 7.2：
Definitions of displayed objects and proximity between objects / 7.2.1：
Exploration in a MDS display space / 7.2.2：
Discussion / 7.2.3：
Internet Information Visualization / 7.3：
Introduction / 8.1：
Internet characteristics / 8.1.1：
Internet information organization and presentation methods / 8.1.2：
Internet information utilization / 8.1.3：
Challenges of the internet / 8.1.4：
Internet information visualization / 8.2：
Visualization of internet information structure / 8.2.1：
Internet information seeking visualization / 8.2.2：
Visualization of web traffic information / 8.2.3：
Discussion history visualization / 8.2.4：
Ambiguity in Information Visualization / 8.3：
Ambiguity and its implication in information visualization / 9.1：
Reason of ambiguity in information visualization / 9.1.1：
Implication of ambiguity for information visualization / 9.1.2：
Ambiguity analysis in information retrieval visualization models / 9.2：
Ambiguity in the Euclidean spatial characteristic based information models / 9.2.1：
Ambiguity in the multiple reference point based information visualization models / 9.2.2：
Ambiguity in the Pathfinder network / 9.2.3：
Ambiguity in SOM / 9.2.4：
Ambiguity in MDS / 9.2.5：
The Implication of Metaphors in Information Visualization / 9.3：
Definition, basic elements, and characteristics of a metaphor / 10.1：
Cognitive foundation of metaphors / 10.2：
Mental models, metaphors, and human computer interaction / 10.3：
Metaphors in human computer interaction / 10.3.1：
Mental models / 10.3.2：
Mental models in HCI / 10.3.3：
Metaphors in information visualization retrieval / 10.4：
Rationales for using metaphors / 10.4.1：
Metaphorical information retrieval visualization environments / 10.4.2：
Procedures and principles for metaphor application / 10.5：
Procedure for metaphor application / 10.5.1：
Guides for designing a good metaphorical visual information retrieval environment / 10.5.2：
Benchmarks and Evaluation Criteria for Information Retrieval Visualization / 10.6：
Information retrieval visualization evaluation / 11.1：
Benchmarks and evaluation standards / 11.2：
Factors affecting evaluation standards / 11.2.1：
Principles for developing evaluation benchmarks / 11.2.2：
Four proposed categories for evaluation criteria / 11.2.3：
Descriptions of proposed benchmarks / 11.2.4：
Afterthoughts / 11.3：
Comparisons of the introduced visualization models / 12.1：
Issues and challenges / 12.3：
Bibliography / 12.4：
Index
Information Retrieval and Visualization / Chapter 1：
Visualization / 1.1：
Definition / 1.1.1：
4.

電子ブック
ＥＢ
4. Statistical Models of Shape
Rhodri H. Davies, Chris Taylor, Christopher J. Taylor, Carole Twining
出版情報: Springer eBooks Computer Science , Springer, 2008
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Introduction / 1：
Example Applications of Statistical Models / 1.1：
Detecting Osteoporosis Using Dental Radiographs / 1.1.1：
Detecting Vertebral Fractures / 1.1.2：
Face Identification, Tracking, and Simulation of Ageing / 1.1.3：
Overview / 1.2：
Statistical Models of Shape and Appearance / 2：
Finite-Dimensional Representations of Shape / 2.1：
Shape Alignment / 2.1.1：
Statistics of Shapes / 2.1.2：
Principal Component Analysis / 2.1.3：
Modelling Distributions of Sets of Shapes / 2.2：
Gaussian Models / 2.2.1：
Kernel Density Estimation / 2.2.2：
Kernel Principal Component Analysis / 2.2.3：
Using Principal Components to Constrain Shape / 2.2.4：
Infinite-Dimensional Representations of Shape / 2.3：
Parameterised Representations of Shape / 2.3.1：
Applications of Shape Models / 2.4：
Active Shape Models / 2.4.1：
Active Appearance Models / 2.4.2：
Establishing Correspondence / 3：
The Correspondence Problem / 3.1：
Approaches to Establishing Correspondence / 3.2：
Manual Landmarking / 3.2.1：
Automatic Methods of Establishing Correspondence / 3.2.2：
Correspondence by Parameterisation / 3.2.2.1：
Distance-Based Correspondence / 3.2.2.2：
Feature-Based Correspondence / 3.2.2.3：
Correspondence Based on Physical Properties / 3.2.2.4：
Image-Based Correspondence / 3.2.2.5：
Summary / 3.2.3：
Correspondence by Optimisation / 3.3：
Objective Function / 3.3.1：
Manipulating Correspondence / 3.3.2：
Optimisation / 3.3.3：
Objective Functions / 4：
Shape-Based Objective Functions / 4.1：
Euclidian Distance and the Trace of the Model Covariance / 4.1.1：
Bending Energy / 4.1.2：
Curvature / 4.1.3：
Shape Context / 4.1.4：
Model-Based Objective Functions / 4.2：
The Determinant of the Model Covariance / 4.2.1：
Measuring Model Properties by Bootstrapping / 4.2.2：
Specificity / 4.2.2.1：
Generalization Ability / 4.2.2.2：
An Information Theoretic Objective Function / 4.3：
Shannon Codeword Length and Shannon Entropy / 4.3.1：
Description Length for a Multivariate Gaussian Model / 4.3.2：
Approximations to MDL / 4.3.3：
Gradient of Simplified MDL Objective Functions / 4.3.4：
Concluding Remarks / 4.4：
Re-parameterisation of Open and Closed Curves / 5：
Open Curves / 5.1：
Piecewise-Linear Re-parameterisation / 5.1.1：
Recursive Piecewise-Linear Re-parameterisation / 5.1.2：
Localized Re-parameterisation / 5.1.3：
Kernel-Based Representation of Re-parameterisation / 5.1.4：
Cauchy Kernels / 5.1.4.1：
Polynomial Re-parameterisation / 5.1.4.2：
Differentiable Re-parameterisations for Closed Curves / 5.2：
Wrapped Kernel Re-parameterisation for Closed Curves / 5.2.1：
Use in Optimisation / 5.3：
Parameterisation and Re-parameterisation of Surfaces / 6：
Surface Parameterisation / 6.1：
Initial Parameterisation for Open Surfaces / 6.1.1：
Initial Parameterisation for Closed Surfaces / 6.1.2：
Defining a Continuous Parameterisation / 6.1.3：
Removing Area Distortion / 6.1.4：
Consistent Parameterisation / 6.1.5：
Re-parameterisation of Surfaces / 6.2：
Re-parameterisation of Open Surfaces / 6.2.1：
Recursive Piecewise Linear Re-parameterisation / 6.2.1.1：
Re-parameterisation of Closed Surfaces / 6.2.1.2：
Recursive Piecewise-Linear Reparameterisation / 6.2.2.1：
Cauchy Kernel Re-parameterisation / 6.2.2.2：
Symmetric Theta Transformation / 6.2.2.4：
Asymmetric Theta Transformations / 6.2.2.5：
Shear Transformations / 6.2.2.6：
Re-parameterisation of Other Topologies / 6.2.3：
A Tractable Optimisation Approach / 6.3：
Optimising One Example at a Time / 7.1.1：
Stochastic Selection of Values for Auxiliary Parameters / 7.1.2：
Gradient Descent Optimisation / 7.1.3：
Optimising Pose / 7.1.4：
Tailoring Optimisation / 7.2：
Closed Curves and Surfaces / 7.2.1：
Open Surfaces / 7.2.2：
Multi-part Objects / 7.2.3：
Implementation Issues / 7.3：
Calculating the Covariance Matrix by Numerical Integration / 7.3.1：
Numerical Estimation of the Gradient / 7.3.2：
Sampling the Set of Shapes / 7.3.3：
Detecting Singularities in the Re-parameterisations / 7.3.4：
Example Optimisation Routines / 7.4：
Example 1: Open Curves / 7.4.1：
Example 2: Open Surfaces / 7.4.2：
Non-parametric Regularization / 8：
Regularization / 8.1：
Fluid Regularization / 8.1.1：
The Shape Manifold / 8.3：
The Induced Metric / 8.3.1：
Tangent Space / 8.3.2：
Covariant Derivatives / 8.3.3：
Shape Images / 8.4：
Iterative Updating of Shape Images / 8.5：
Dealing with Shapes with Spherical Topology / 8.5.2：
Avoiding Singularities by Re-gridding / 8.5.3：
Example Implementation of Non-parametric Regularization / 8.6：
Example Optimisation Routines Using Iterative Updating of Shape Images / 8.7：
Example 3: Open Surfaces Using Shape Images / 8.7.1：
Example 4: Optimisation of Closed Surfaces Using Shape Images / 8.7.2：
Evaluation of Statistical Models / 9：
Evaluation Using Ground Truth / 9.1：
Evaluation in the Absence of Ground Truth / 9.2：
Specificity and Generalization: Quantitative Measures / 9.2.1：
Specificity and Generalization as Graph-Based Estimators / 9.3：
Evaluating the Coefficients [beta subscript n, gamma] / 9.3.1：
Generalized Specificity / 9.3.2：
Specificity and Generalization in Practice / 9.4：
Discussion / 9.5：
Thin-Plate and Clamped-Plate Splines / Appendix A：
Curvature and Bending Energy / A.1：
Variational Formulation / A.2：
Green's Functions / A.3：
Green's Functions for the Thin-Plate Spline / A.3.1：
Green's Functions for the Clamped-Plate Spline / A.3.2：
Differentiating the Objective Function / Appendix B：
Finite-Dimensional Shape Representations / B.1：
The Pseudo-Inverse / B.1.1：
Varying the Shape / B.1.2：
From PCA to Singular Value Decomposition / B.1.3：
Infinite Dimensional Shape Representations / B.2：
Glossary
References
Index
Introduction / 1：
Example Applications of Statistical Models / 1.1：
Detecting Osteoporosis Using Dental Radiographs / 1.1.1：
5.

電子ブック
ＥＢ
5. Statistical Models of Shape
Rhodri H. Davies, Chris Taylor, Christopher J. Taylor, Carole Twining
出版情報: SpringerLink Books - AutoHoldings , Springer, 2008
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目次情報: 続きを見る
Introduction / 1：
Example Applications of Statistical Models / 1.1：
Detecting Osteoporosis Using Dental Radiographs / 1.1.1：
Detecting Vertebral Fractures / 1.1.2：
Face Identification, Tracking, and Simulation of Ageing / 1.1.3：
Overview / 1.2：
Statistical Models of Shape and Appearance / 2：
Finite-Dimensional Representations of Shape / 2.1：
Shape Alignment / 2.1.1：
Statistics of Shapes / 2.1.2：
Principal Component Analysis / 2.1.3：
Modelling Distributions of Sets of Shapes / 2.2：
Gaussian Models / 2.2.1：
Kernel Density Estimation / 2.2.2：
Kernel Principal Component Analysis / 2.2.3：
Using Principal Components to Constrain Shape / 2.2.4：
Infinite-Dimensional Representations of Shape / 2.3：
Parameterised Representations of Shape / 2.3.1：
Applications of Shape Models / 2.4：
Active Shape Models / 2.4.1：
Active Appearance Models / 2.4.2：
Establishing Correspondence / 3：
The Correspondence Problem / 3.1：
Approaches to Establishing Correspondence / 3.2：
Manual Landmarking / 3.2.1：
Automatic Methods of Establishing Correspondence / 3.2.2：
Correspondence by Parameterisation / 3.2.2.1：
Distance-Based Correspondence / 3.2.2.2：
Feature-Based Correspondence / 3.2.2.3：
Correspondence Based on Physical Properties / 3.2.2.4：
Image-Based Correspondence / 3.2.2.5：
Summary / 3.2.3：
Correspondence by Optimisation / 3.3：
Objective Function / 3.3.1：
Manipulating Correspondence / 3.3.2：
Optimisation / 3.3.3：
Objective Functions / 4：
Shape-Based Objective Functions / 4.1：
Euclidian Distance and the Trace of the Model Covariance / 4.1.1：
Bending Energy / 4.1.2：
Curvature / 4.1.3：
Shape Context / 4.1.4：
Model-Based Objective Functions / 4.2：
The Determinant of the Model Covariance / 4.2.1：
Measuring Model Properties by Bootstrapping / 4.2.2：
Specificity / 4.2.2.1：
Generalization Ability / 4.2.2.2：
An Information Theoretic Objective Function / 4.3：
Shannon Codeword Length and Shannon Entropy / 4.3.1：
Description Length for a Multivariate Gaussian Model / 4.3.2：
Approximations to MDL / 4.3.3：
Gradient of Simplified MDL Objective Functions / 4.3.4：
Concluding Remarks / 4.4：
Re-parameterisation of Open and Closed Curves / 5：
Open Curves / 5.1：
Piecewise-Linear Re-parameterisation / 5.1.1：
Recursive Piecewise-Linear Re-parameterisation / 5.1.2：
Localized Re-parameterisation / 5.1.3：
Kernel-Based Representation of Re-parameterisation / 5.1.4：
Cauchy Kernels / 5.1.4.1：
Polynomial Re-parameterisation / 5.1.4.2：
Differentiable Re-parameterisations for Closed Curves / 5.2：
Wrapped Kernel Re-parameterisation for Closed Curves / 5.2.1：
Use in Optimisation / 5.3：
Parameterisation and Re-parameterisation of Surfaces / 6：
Surface Parameterisation / 6.1：
Initial Parameterisation for Open Surfaces / 6.1.1：
Initial Parameterisation for Closed Surfaces / 6.1.2：
Defining a Continuous Parameterisation / 6.1.3：
Removing Area Distortion / 6.1.4：
Consistent Parameterisation / 6.1.5：
Re-parameterisation of Surfaces / 6.2：
Re-parameterisation of Open Surfaces / 6.2.1：
Recursive Piecewise Linear Re-parameterisation / 6.2.1.1：
Re-parameterisation of Closed Surfaces / 6.2.1.2：
Recursive Piecewise-Linear Reparameterisation / 6.2.2.1：
Cauchy Kernel Re-parameterisation / 6.2.2.2：
Symmetric Theta Transformation / 6.2.2.4：
Asymmetric Theta Transformations / 6.2.2.5：
Shear Transformations / 6.2.2.6：
Re-parameterisation of Other Topologies / 6.2.3：
A Tractable Optimisation Approach / 6.3：
Optimising One Example at a Time / 7.1.1：
Stochastic Selection of Values for Auxiliary Parameters / 7.1.2：
Gradient Descent Optimisation / 7.1.3：
Optimising Pose / 7.1.4：
Tailoring Optimisation / 7.2：
Closed Curves and Surfaces / 7.2.1：
Open Surfaces / 7.2.2：
Multi-part Objects / 7.2.3：
Implementation Issues / 7.3：
Calculating the Covariance Matrix by Numerical Integration / 7.3.1：
Numerical Estimation of the Gradient / 7.3.2：
Sampling the Set of Shapes / 7.3.3：
Detecting Singularities in the Re-parameterisations / 7.3.4：
Example Optimisation Routines / 7.4：
Example 1: Open Curves / 7.4.1：
Example 2: Open Surfaces / 7.4.2：
Non-parametric Regularization / 8：
Regularization / 8.1：
Fluid Regularization / 8.1.1：
The Shape Manifold / 8.3：
The Induced Metric / 8.3.1：
Tangent Space / 8.3.2：
Covariant Derivatives / 8.3.3：
Shape Images / 8.4：
Iterative Updating of Shape Images / 8.5：
Dealing with Shapes with Spherical Topology / 8.5.2：
Avoiding Singularities by Re-gridding / 8.5.3：
Example Implementation of Non-parametric Regularization / 8.6：
Example Optimisation Routines Using Iterative Updating of Shape Images / 8.7：
Example 3: Open Surfaces Using Shape Images / 8.7.1：
Example 4: Optimisation of Closed Surfaces Using Shape Images / 8.7.2：
Evaluation of Statistical Models / 9：
Evaluation Using Ground Truth / 9.1：
Evaluation in the Absence of Ground Truth / 9.2：
Specificity and Generalization: Quantitative Measures / 9.2.1：
Specificity and Generalization as Graph-Based Estimators / 9.3：
Evaluating the Coefficients [beta subscript n, gamma] / 9.3.1：
Generalized Specificity / 9.3.2：
Specificity and Generalization in Practice / 9.4：
Discussion / 9.5：
Thin-Plate and Clamped-Plate Splines / Appendix A：
Curvature and Bending Energy / A.1：
Variational Formulation / A.2：
Green's Functions / A.3：
Green's Functions for the Thin-Plate Spline / A.3.1：
Green's Functions for the Clamped-Plate Spline / A.3.2：
Differentiating the Objective Function / Appendix B：
Finite-Dimensional Shape Representations / B.1：
The Pseudo-Inverse / B.1.1：
Varying the Shape / B.1.2：
From PCA to Singular Value Decomposition / B.1.3：
Infinite Dimensional Shape Representations / B.2：
Glossary
References
Index
Introduction / 1：
Example Applications of Statistical Models / 1.1：
Detecting Osteoporosis Using Dental Radiographs / 1.1.1：
6.

電子ブック
ＥＢ
6. Vulnerability Analysis and Defense for the Internet
Sushil Jajodia, Hirosh Joseph, Abhishek Singh, Baibhav Singh
出版情報: Springer eBooks Computer Science , Springer US, 2008
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
Wireless Security / 1.0：
Introduction / 1.1：
Wired Equivalent Privacy protocol / 1.2：
Analysis of WEP flaws / 1.2.1：
Key Stream Reuse / 1.2.2：
Message Modification / 1.2.3：
Message Injection / 1.2.4：
Authentication Spoofing / 1.2.5：
IP Redirection / 1.2.6：
Wireless Frame Generation / 1.2.7：
AirJack / 1.2.7.1：
Wavesec / 1.2.7.2：
Libwlan / 1.2.7.3：
FakeAP / 1.2.7.4：
Wnet / 1.2.7.5：
Scapy / 1.2.7.7：
Encryption Cracking Tools / 1.2.8：
Wepcrack / 1.2.8.1：
Dweputils / 1.2.8.2：
Wep tools / 1.2.8.3：
Wep Attack / 1.2.8.4：
Retrieving the WEP keys from Client Host / 1.2.9：
Traffic Inection Tools / 1.2.10：
802.1x Cracking Tools / 1.2.11：
Asleap-imp and Leap / 1.2.11.1：
Wireless DoS Attacks / 1.2.12：
Physical Layer Attack or Jamming / 1.2.12.1：
Signal Strength / 1.2.12.1.1：
Carrier Sensing Time / 1.2.12.1.2：
Packet Delivery Ratio / 1.2.12.1.3：
Signal Strength Consistency check / 1.2.12.1.4：
Spoofed Dessociation and Deauthentication Frames / 1.2.12.2：
Spoofed Malformed Authentication Frames / 1.2.12.3：
Flooding the Access Point Association and Authentication Buffer / 1.2.12.4：
Frame Deletion Attack / 1.2.12.5：
DoS attack dependent upon specific Wireless Setting / 1.2.12.6：
Attack against the 802.11i implementations / 1.2.13：
Authentication Mechanism Attacks / 1.2.13.1：
Prevention and Modifications / 1.3：
TKIP: temporal Key Integrity Protocol / 1.3.1：
TKIP Implementation / 1.3.1.1：
Message Integrity / 1.3.1.1.1：
Initialization Vector / 1.3.1.1.2：
Prevention against the FMS Attack / 1.3.1.1.3：
Per Packet key Mixing / 1.3.1.1.4：
Implementation Details of TKIP / 1.3.1.1.5：
Details of Per Packet Key mixing / 1.3.1.1.6：
Attack on TKIP / 1.3.1.2：
AES - CCMP / 1.3.2：
CCMP Header / 1.3.2.1：
Implementation / 1.3.2.2：
Encryption Process in MPDU / 1.3.2.2.1：
Decrypting MPDU / 1.3.2.2.2：
Prevention Method using Detection Devices / 1.4：
Conclusion / 1.5：
Vulnerability Analysis for Mail Protocols / 2.0：
Format String Specifiers / 2.1：
Format String Vulnerability / 2.2.1：
Format String Denial of Service Attack / 2.2.1.1：
Format String Vulnerability Reading Attack / 2.2.1.2：
Format String Vulnerability Writing Attack / 2.2.1.3：
Preventive Measures for Format String vulnerability / 2.2.1.4：
Buffer Overflow Attack / 2.3：
Buffer Overflow Prevention / 2.3.1：
Directory Traversal Attacks / 2.4：
Remote Detection / 2.4.1：
False Positive in Remote Detection for Mail Traffic / 2.5：
False Positive in case of SMTP Traffic / 2.5.1：
False Positive in case of IMAP Traffic / 2.5.2：
Vulnerability Analysis for FTP and TFTP / 2.6：
Buffer Overflow in FTP / 3.1：
Directory Traversal Attack in FTP / 3.1.2：
TFTP Vulnerability Analysis / 3.2：
Vulnerability Analysis / 3.2.1：
Vulnerability Analysis for HTTP / 3.3：
XSS Attack / 4.1：
Prevention against Cross Site Scripting Attacks / 4.2.1：
Vulnerability Protection / 4.2.1.1：
SQL Injection Attacks / 4.3：
SQL Injection Case Study / 4.3.1：
Preventive Measures / 4.3.2：
SQL injection in Oracle Data base / 4.3.2.1：
Stored Procedures / 4.3.2.2.1：
Remote Detection for Oracle Database / 4.3.2.2.2：
Other Preventive Measures / 4.3.3：
Preventive Measures by developers / 4.3.3.1：
MS DoS Device Name Vulnerability / 4.4：
Prevention from DoS Device Name Vulnerability / 4.4.1：
False Positive in HTTP / 4.5：
Evasion of HTTP Signatures / 4.6：
Vulnerability Analysis for DNS and DHCP / 4.7：
Introduction of DNS Protocol / 5.1：
Vulnerabilities in a DNS Protocol / 5.1.1：
DNS Cache Poisoning / 5.1.1.1：
Redirection Attack / 5.1.1.2：
Buffer Overflow Vulnerability / 5.1.1.3：
DNS Man in the Middle Attack or DNS Hijacking / 5.1.1.4：
DNS Amplification Attack / 5.1.1.5：
False Positives in a DNS Protocol / 5.1.2：
Introduction of DHCP / 5.2：
Vulnerabilities in DHCP / 5.2.1：
Client Masquerading / 5.2.1.1：
Flooding / 5.2.1.2：
Client Misconfiguration / 5.2.1.3：
Theft of Service / 5.2.1.4：
Packet Altercation / 5.2.1.5：
Key Exposure / 5.2.1.6：
Key Distribution / 5.2.1.7：
Protocol Agreement Issues / 5.2.1.8：
False Positive in DHCP / 5.2.2：
Vulnerability Analysis for LDAP and SNMP / 5.3：
ASN and BER Encoding / 6.1：
BER implementation for LDAP / 6.3：
Threat Analysis for Directory Services / 6.3.1：
SNMP / 6.4：
Vulnerability Analysis for SNMP / 6.4.1：
Vulnerability Analysis for RPC / 6.5：
RPC Message Protocol / 7.1：
NDR Format / 7.3：
Port Mapper / 7.4：
False Positive for SMB RPC Protocol / 7.5：
Evasion in RPC / 7.6：
Multiple Binding UUID / 7.6.1：
Fragment Data across many Requests / 7.6.2：
Bind to one UUID then alter Context / 7.6.3：
Prepend an ObjectID / 7.6.4：
Bind with an authentication field / 7.6.5：
One packet UDP function call / 7.6.6：
Endianess Selection / 7.6.7：
Chaining SMB commands / 7.6.8：
Out of order chaining / 7.6.9：
Chaining with random data in between commands / 7.6.10：
Unicode and non-Unicode evasion / 7.6.11：
SMB CreateAndX Path Names / 7.6.12：
Malware / 7.7：
Malware Naming Convention / 8.1：
Worms / 8.2.1：
Trojans / 8.2.2：
Spyware & Adware / 8.2.3：
Malware Threat Analysis / 8.3：
Creating controlled Environment / 8.3.1：
Confinement with the Hard Virtual Machines / 8.3.1.1：
Confinement with the Soft Virtual Machines / 8.3.1.2：
Confinement with Jails and Chroot / 8.3.1.3：
Confinement with System call Sensors / 8.3.1.4：
Confinement with System call Spoofing / 8.3.1.5：
Behavioral Analysis / 8.3.2：
Code Analysis / 8.3.3：
Root Kits / 8.4：
User and Kernel Mode Communication / 8.4.1：
I/O Request Packets (IRP) / 8.4.2：
Interrupt Descriptor Table / 8.4.3：
Service Descriptor Table / 8.4.4：
Direct Kernel Object Manipulation / 8.4.5：
Detection of Rootkits / 8.4.6：
Spyware / 8.5：
Methods of Spyware installation and propagation / 8.5.1：
Drive- By- Downloads / 8.5.1.1：
Bundling / 8.5.1.2：
From Other Spyware / 8.5.1.3：
Security Holes / 8.5.1.4：
Iframe Exploit / 8.5.2：
IE .chm File processing Vulnerability / 8.5.2.2：
Internet Code Download Link / 8.5.2.3：
Anti Spyware Signature Development / 8.5.3：
Vulnerability Signature / 8.5.3.1：
CLSID Data base / 8.5.3.2：
Spyware Specific Signature / 8.5.3.3：
Information Stealing / 8.5.3.4：
Preventing Information from being sent as emails / 8.5.3.5：
Reverse Engineering / 8.6：
Anti Reversing Technique / 9.1：
Anti Disassembly / 9.2.1：
Linear Sweep Disassembler / 9.2.1.1：
Recursive Traversal Disassembler / 9.2.1.2：
Evasion Technique for Disasembler / 9.2.1.3：
Self-Modifying Code / 9.2.2：
Virtual Machine Obfuscation / 9.2.3：
Anti Debugging Technique / 9.3：
Break Points / 9.3.1：
Software break point / 9.3.1.1：
Hardware break point / 9.3.1.2：
Detection of Breakpoint / 9.3.1.3：
Virtual Machine Detection / 9.4：
Checking finger print / 9.4.1：
Checking system tables / 9.4.2：
Checking processor instruction set / 9.4.3：
Unpacking / 9.5：
Manual unpacking of malware / 9.5.1：
Finding an original entry point of an executable / 9.5.1.1：
Taking memory Dump / 9.5.1.2：
Import Table Reconstruction / 9.5.1.3：
Import redirection and code emulation / 9.5.1.4：
Index / 9.6：
Wireless Security / 1.0：
Introduction / 1.1：
Wired Equivalent Privacy protocol / 1.2：
7.

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7. Vulnerability Analysis and Defense for the Internet
Sushil Jajodia, Hirosh Joseph, Abhishek Singh, Baibhav Singh, H. Joseph, B. Singh
出版情報: SpringerLink Books - AutoHoldings , Springer US, 2008
所蔵情報: loading…
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Wireless Security / 1.0：
Introduction / 1.1：
Wired Equivalent Privacy protocol / 1.2：
Analysis of WEP flaws / 1.2.1：
Key Stream Reuse / 1.2.2：
Message Modification / 1.2.3：
Message Injection / 1.2.4：
Authentication Spoofing / 1.2.5：
IP Redirection / 1.2.6：
Wireless Frame Generation / 1.2.7：
AirJack / 1.2.7.1：
Wavesec / 1.2.7.2：
Libwlan / 1.2.7.3：
FakeAP / 1.2.7.4：
Wnet / 1.2.7.5：
Scapy / 1.2.7.7：
Encryption Cracking Tools / 1.2.8：
Wepcrack / 1.2.8.1：
Dweputils / 1.2.8.2：
Wep tools / 1.2.8.3：
Wep Attack / 1.2.8.4：
Retrieving the WEP keys from Client Host / 1.2.9：
Traffic Inection Tools / 1.2.10：
802.1x Cracking Tools / 1.2.11：
Asleap-imp and Leap / 1.2.11.1：
Wireless DoS Attacks / 1.2.12：
Physical Layer Attack or Jamming / 1.2.12.1：
Signal Strength / 1.2.12.1.1：
Carrier Sensing Time / 1.2.12.1.2：
Packet Delivery Ratio / 1.2.12.1.3：
Signal Strength Consistency check / 1.2.12.1.4：
Spoofed Dessociation and Deauthentication Frames / 1.2.12.2：
Spoofed Malformed Authentication Frames / 1.2.12.3：
Flooding the Access Point Association and Authentication Buffer / 1.2.12.4：
Frame Deletion Attack / 1.2.12.5：
DoS attack dependent upon specific Wireless Setting / 1.2.12.6：
Attack against the 802.11i implementations / 1.2.13：
Authentication Mechanism Attacks / 1.2.13.1：
Prevention and Modifications / 1.3：
TKIP: temporal Key Integrity Protocol / 1.3.1：
TKIP Implementation / 1.3.1.1：
Message Integrity / 1.3.1.1.1：
Initialization Vector / 1.3.1.1.2：
Prevention against the FMS Attack / 1.3.1.1.3：
Per Packet key Mixing / 1.3.1.1.4：
Implementation Details of TKIP / 1.3.1.1.5：
Details of Per Packet Key mixing / 1.3.1.1.6：
Attack on TKIP / 1.3.1.2：
AES - CCMP / 1.3.2：
CCMP Header / 1.3.2.1：
Implementation / 1.3.2.2：
Encryption Process in MPDU / 1.3.2.2.1：
Decrypting MPDU / 1.3.2.2.2：
Prevention Method using Detection Devices / 1.4：
Conclusion / 1.5：
Vulnerability Analysis for Mail Protocols / 2.0：
Format String Specifiers / 2.1：
Format String Vulnerability / 2.2.1：
Format String Denial of Service Attack / 2.2.1.1：
Format String Vulnerability Reading Attack / 2.2.1.2：
Format String Vulnerability Writing Attack / 2.2.1.3：
Preventive Measures for Format String vulnerability / 2.2.1.4：
Buffer Overflow Attack / 2.3：
Buffer Overflow Prevention / 2.3.1：
Directory Traversal Attacks / 2.4：
Remote Detection / 2.4.1：
False Positive in Remote Detection for Mail Traffic / 2.5：
False Positive in case of SMTP Traffic / 2.5.1：
False Positive in case of IMAP Traffic / 2.5.2：
Vulnerability Analysis for FTP and TFTP / 2.6：
Buffer Overflow in FTP / 3.1：
Directory Traversal Attack in FTP / 3.1.2：
TFTP Vulnerability Analysis / 3.2：
Vulnerability Analysis / 3.2.1：
Vulnerability Analysis for HTTP / 3.3：
XSS Attack / 4.1：
Prevention against Cross Site Scripting Attacks / 4.2.1：
Vulnerability Protection / 4.2.1.1：
SQL Injection Attacks / 4.3：
SQL Injection Case Study / 4.3.1：
Preventive Measures / 4.3.2：
SQL injection in Oracle Data base / 4.3.2.1：
Stored Procedures / 4.3.2.2.1：
Remote Detection for Oracle Database / 4.3.2.2.2：
Other Preventive Measures / 4.3.3：
Preventive Measures by developers / 4.3.3.1：
MS DoS Device Name Vulnerability / 4.4：
Prevention from DoS Device Name Vulnerability / 4.4.1：
False Positive in HTTP / 4.5：
Evasion of HTTP Signatures / 4.6：
Vulnerability Analysis for DNS and DHCP / 4.7：
Introduction of DNS Protocol / 5.1：
Vulnerabilities in a DNS Protocol / 5.1.1：
DNS Cache Poisoning / 5.1.1.1：
Redirection Attack / 5.1.1.2：
Buffer Overflow Vulnerability / 5.1.1.3：
DNS Man in the Middle Attack or DNS Hijacking / 5.1.1.4：
DNS Amplification Attack / 5.1.1.5：
False Positives in a DNS Protocol / 5.1.2：
Introduction of DHCP / 5.2：
Vulnerabilities in DHCP / 5.2.1：
Client Masquerading / 5.2.1.1：
Flooding / 5.2.1.2：
Client Misconfiguration / 5.2.1.3：
Theft of Service / 5.2.1.4：
Packet Altercation / 5.2.1.5：
Key Exposure / 5.2.1.6：
Key Distribution / 5.2.1.7：
Protocol Agreement Issues / 5.2.1.8：
False Positive in DHCP / 5.2.2：
Vulnerability Analysis for LDAP and SNMP / 5.3：
ASN and BER Encoding / 6.1：
BER implementation for LDAP / 6.3：
Threat Analysis for Directory Services / 6.3.1：
SNMP / 6.4：
Vulnerability Analysis for SNMP / 6.4.1：
Vulnerability Analysis for RPC / 6.5：
RPC Message Protocol / 7.1：
NDR Format / 7.3：
Port Mapper / 7.4：
False Positive for SMB RPC Protocol / 7.5：
Evasion in RPC / 7.6：
Multiple Binding UUID / 7.6.1：
Fragment Data across many Requests / 7.6.2：
Bind to one UUID then alter Context / 7.6.3：
Prepend an ObjectID / 7.6.4：
Bind with an authentication field / 7.6.5：
One packet UDP function call / 7.6.6：
Endianess Selection / 7.6.7：
Chaining SMB commands / 7.6.8：
Out of order chaining / 7.6.9：
Chaining with random data in between commands / 7.6.10：
Unicode and non-Unicode evasion / 7.6.11：
SMB CreateAndX Path Names / 7.6.12：
Malware / 7.7：
Malware Naming Convention / 8.1：
Worms / 8.2.1：
Trojans / 8.2.2：
Spyware & Adware / 8.2.3：
Malware Threat Analysis / 8.3：
Creating controlled Environment / 8.3.1：
Confinement with the Hard Virtual Machines / 8.3.1.1：
Confinement with the Soft Virtual Machines / 8.3.1.2：
Confinement with Jails and Chroot / 8.3.1.3：
Confinement with System call Sensors / 8.3.1.4：
Confinement with System call Spoofing / 8.3.1.5：
Behavioral Analysis / 8.3.2：
Code Analysis / 8.3.3：
Root Kits / 8.4：
User and Kernel Mode Communication / 8.4.1：
I/O Request Packets (IRP) / 8.4.2：
Interrupt Descriptor Table / 8.4.3：
Service Descriptor Table / 8.4.4：
Direct Kernel Object Manipulation / 8.4.5：
Detection of Rootkits / 8.4.6：
Spyware / 8.5：
Methods of Spyware installation and propagation / 8.5.1：
Drive- By- Downloads / 8.5.1.1：
Bundling / 8.5.1.2：
From Other Spyware / 8.5.1.3：
Security Holes / 8.5.1.4：
Iframe Exploit / 8.5.2：
IE .chm File processing Vulnerability / 8.5.2.2：
Internet Code Download Link / 8.5.2.3：
Anti Spyware Signature Development / 8.5.3：
Vulnerability Signature / 8.5.3.1：
CLSID Data base / 8.5.3.2：
Spyware Specific Signature / 8.5.3.3：
Information Stealing / 8.5.3.4：
Preventing Information from being sent as emails / 8.5.3.5：
Reverse Engineering / 8.6：
Anti Reversing Technique / 9.1：
Anti Disassembly / 9.2.1：
Linear Sweep Disassembler / 9.2.1.1：
Recursive Traversal Disassembler / 9.2.1.2：
Evasion Technique for Disasembler / 9.2.1.3：
Self-Modifying Code / 9.2.2：
Virtual Machine Obfuscation / 9.2.3：
Anti Debugging Technique / 9.3：
Break Points / 9.3.1：
Software break point / 9.3.1.1：
Hardware break point / 9.3.1.2：
Detection of Breakpoint / 9.3.1.3：
Virtual Machine Detection / 9.4：
Checking finger print / 9.4.1：
Checking system tables / 9.4.2：
Checking processor instruction set / 9.4.3：
Unpacking / 9.5：
Manual unpacking of malware / 9.5.1：
Finding an original entry point of an executable / 9.5.1.1：
Taking memory Dump / 9.5.1.2：
Import Table Reconstruction / 9.5.1.3：
Import redirection and code emulation / 9.5.1.4：
Index / 9.6：
Wireless Security / 1.0：
Introduction / 1.1：
Wired Equivalent Privacy protocol / 1.2：
8.

電子ブック
ＥＢ
8. DNA Computing Models
Zoya Ignatova, Israel Mart?nez-P?rez
出版情報: Springer eBooks Computer Science , Springer US, 2008
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Introduction / 1：
References
Theoretical Computer Science / 2：
Graphs / 2.1：
Basic Notions / 2.1.1：
Paths and Cycles / 2.1.2：
Closures and Paths / 2.1.3：
Trees / 2.1.4：
Bipartite Graphs / 2.1.5：
Finite State Automata / 2.2：
Strings and Languages / 2.2.1：
Deterministic Finite State Automata / 2.2.2：
Non-Deterministic Finite State Automata / 2.2.3：
Regular Expressions / 2.2.4：
Stochastic Finite State Automata / 2.2.5：
Computability / 2.3：
Turing Machines / 2.3.1：
Universal Turing Machines / 2.3.2：
Church's Thesis / 2.3.3：
Register Machines / 2.3.4：
Cellular Automata / 2.3.5：
Formal Grammars / 2.4：
Grammars and Languages / 2.4.1：
Chomsky's Hierarchy / 2.4.2：
Grammars and Machines / 2.4.3：
Undecidability / 2.4.4：
Combinatorial Logic / 2.5：
Boolean Circuits / 2.5.1：
Compound Circuits / 2.5.2：
Minterms and Maxterms / 2.5.3：
Canonical Circuits / 2.5.4：
Adder Circuits / 2.5.5：
Computational Complexity / 2.6：
Time Complexity / 2.6.1：
Infinite Asymptotics / 2.6.2：
Decision Problems / 2.6.3：
Optimization Problems / 2.6.4：
Molecular Biology / 3：
DNA / 3.1：
Molecular Structure / 3.1.1：
Manipulation of DNA / 3.1.2：
Physical Chemistry / 3.2：
Thermodynamics / 3.2.1：
Chemical Kinetics / 3.2.2：
DNA Annealing Kinetics / 3.2.3：
Strand Displacement Kinetics / 3.2.4：
Stochastic Chemical Kinetics / 3.2.5：
Genes / 3.3：
Structure and Biosynthesis / 3.3.1：
DNA Recombination / 3.3.2：
Genomes / 3.3.3：
Gene Expression / 3.4：
Protein Biosynthesis / 3.4.1：
Proteins - Molecular Structure / 3.4.2：
Enzymes / 3.4.3：
Cells and Organisms / 3.5：
Eukaryotes and Prokaryotes / 3.5.1：
Viruses / 3.6：
General Structure and Classification / 3.6.1：
Applications / 3.6.2：
Word Design for DNA Computing / 4：
Constraints / 4.1：
Free Energy and Melting Temperature / 4.1.1：
Distance / 4.1.2：
Similarity / 4.1.3：
DNA Languages / 4.2：
Bond-Free Languages / 4.2.1：
Hybridization Properties / 4.2.2：
Small DNA Languages / 4.2.3：
DNA Code Constructions and Bounds / 4.3：
Reverse and Reverse-Complement Codes / 4.3.1：
Constant GC-Content Codes / 4.3.2：
Similarity-Based Codes / 4.3.3：
In Vitro Random Selection / 4.4：
General Selection Model / 4.4.1：
Selective Word Design / 4.4.2：
Concluding Remarks
Non-Autonomous DNA Models / 5：
Seminal Work / 5.1：
Adleman's First Experiment / 5.1.1：
Lipton's First Paper / 5.1.2：
Filtering Models / 5.2：
Memory-Less Filtering / 5.2.1：
Memory-Based Filtering / 5.2.2：
Mark-and-Destroy Filtering / 5.2.3：
Split-and-Merge Filtering / 5.2.4：
Filtering by Blocking / 5.2.5：
Surface-Based Filtering / 5.2.6：
Sticker Systems / 5.3：
Sticker Machines / 5.3.1：
Combinatorial Libraries / 5.3.2：
Useful Subroutines / 5.3.3：
NP-Complete Problems / 5.3.4：
Splicing Systems / 5.4：
Basic Splicing Systems / 5.4.1：
Recursively Enumerable Splicing Systems / 5.4.2：
Universal Splicing Systems / 5.4.3：
Recombinant Systems / 5.4.4：
Autonomous DNA Models / 6：
Algorithmic Self-Assembly / 6.1：
Self-Assembly / 6.1.1：
DNA Graphs / 6.1.2：
Linear Self-Assembly / 6.1.3：
Tile Assembly / 6.1.4：
Finite State Automaton Models / 6.2：
Two-State Two-Symbol Automata / 6.2.1：
Length-Encoding Automata / 6.2.2：
Sticker Automata / 6.2.3：
Stochastic Automata / 6.2.4：
DNA Hairpin Model / 6.3：
Whiplash PCR / 6.3.1：
Satisfiability / 6.3.2：
Hamiltonian Paths / 6.3.3：
Maximum Cliques / 6.3.4：
Hairpin Structures / 6.3.5：
Computational Models / 6.4：
Neural Networks / 6.4.1：
Tic-Tac-Toe Networks / 6.4.2：
Logic Circuits / 6.4.3：
Cellular DNA Computing / 6.4.4：
Ciliate Computing / 7.1：
Ciliates / 7.1.1：
Models of Gene Assembly / 7.1.2：
Intramolecular String Model / 7.1.3：
Intramolecular Graph Model / 7.1.4：
Intermolecular String Model / 7.1.5：
Biomolecular Computing / 7.2：
Gene Therapy / 7.2.1：
Anti-Sense Technology / 7.2.2：
Cell-Based Finite State Automata / 7.3：
Anti-Sense Finite State Automata / 7.4：
Basic Model / 7.4.1：
Diagnostic Rules / 7.4.2：
Diagnosis and Therapy / 7.4.3：
Computational Genes / 7.5：
Index / 7.5.1：
Introduction / 1：
References
Theoretical Computer Science / 2：
9.

電子ブック
ＥＢ
9. DNA Computing Models
Zoya Ignatova, Israel Martínez-Pérez, Karl-Heinz Zimmermann
出版情報: SpringerLink Books - AutoHoldings , Springer US, 2008
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Introduction / 1：
References
Theoretical Computer Science / 2：
Graphs / 2.1：
Basic Notions / 2.1.1：
Paths and Cycles / 2.1.2：
Closures and Paths / 2.1.3：
Trees / 2.1.4：
Bipartite Graphs / 2.1.5：
Finite State Automata / 2.2：
Strings and Languages / 2.2.1：
Deterministic Finite State Automata / 2.2.2：
Non-Deterministic Finite State Automata / 2.2.3：
Regular Expressions / 2.2.4：
Stochastic Finite State Automata / 2.2.5：
Computability / 2.3：
Turing Machines / 2.3.1：
Universal Turing Machines / 2.3.2：
Church's Thesis / 2.3.3：
Register Machines / 2.3.4：
Cellular Automata / 2.3.5：
Formal Grammars / 2.4：
Grammars and Languages / 2.4.1：
Chomsky's Hierarchy / 2.4.2：
Grammars and Machines / 2.4.3：
Undecidability / 2.4.4：
Combinatorial Logic / 2.5：
Boolean Circuits / 2.5.1：
Compound Circuits / 2.5.2：
Minterms and Maxterms / 2.5.3：
Canonical Circuits / 2.5.4：
Adder Circuits / 2.5.5：
Computational Complexity / 2.6：
Time Complexity / 2.6.1：
Infinite Asymptotics / 2.6.2：
Decision Problems / 2.6.3：
Optimization Problems / 2.6.4：
Molecular Biology / 3：
DNA / 3.1：
Molecular Structure / 3.1.1：
Manipulation of DNA / 3.1.2：
Physical Chemistry / 3.2：
Thermodynamics / 3.2.1：
Chemical Kinetics / 3.2.2：
DNA Annealing Kinetics / 3.2.3：
Strand Displacement Kinetics / 3.2.4：
Stochastic Chemical Kinetics / 3.2.5：
Genes / 3.3：
Structure and Biosynthesis / 3.3.1：
DNA Recombination / 3.3.2：
Genomes / 3.3.3：
Gene Expression / 3.4：
Protein Biosynthesis / 3.4.1：
Proteins - Molecular Structure / 3.4.2：
Enzymes / 3.4.3：
Cells and Organisms / 3.5：
Eukaryotes and Prokaryotes / 3.5.1：
Viruses / 3.6：
General Structure and Classification / 3.6.1：
Applications / 3.6.2：
Word Design for DNA Computing / 4：
Constraints / 4.1：
Free Energy and Melting Temperature / 4.1.1：
Distance / 4.1.2：
Similarity / 4.1.3：
DNA Languages / 4.2：
Bond-Free Languages / 4.2.1：
Hybridization Properties / 4.2.2：
Small DNA Languages / 4.2.3：
DNA Code Constructions and Bounds / 4.3：
Reverse and Reverse-Complement Codes / 4.3.1：
Constant GC-Content Codes / 4.3.2：
Similarity-Based Codes / 4.3.3：
In Vitro Random Selection / 4.4：
General Selection Model / 4.4.1：
Selective Word Design / 4.4.2：
Concluding Remarks
Non-Autonomous DNA Models / 5：
Seminal Work / 5.1：
Adleman's First Experiment / 5.1.1：
Lipton's First Paper / 5.1.2：
Filtering Models / 5.2：
Memory-Less Filtering / 5.2.1：
Memory-Based Filtering / 5.2.2：
Mark-and-Destroy Filtering / 5.2.3：
Split-and-Merge Filtering / 5.2.4：
Filtering by Blocking / 5.2.5：
Surface-Based Filtering / 5.2.6：
Sticker Systems / 5.3：
Sticker Machines / 5.3.1：
Combinatorial Libraries / 5.3.2：
Useful Subroutines / 5.3.3：
NP-Complete Problems / 5.3.4：
Splicing Systems / 5.4：
Basic Splicing Systems / 5.4.1：
Recursively Enumerable Splicing Systems / 5.4.2：
Universal Splicing Systems / 5.4.3：
Recombinant Systems / 5.4.4：
Autonomous DNA Models / 6：
Algorithmic Self-Assembly / 6.1：
Self-Assembly / 6.1.1：
DNA Graphs / 6.1.2：
Linear Self-Assembly / 6.1.3：
Tile Assembly / 6.1.4：
Finite State Automaton Models / 6.2：
Two-State Two-Symbol Automata / 6.2.1：
Length-Encoding Automata / 6.2.2：
Sticker Automata / 6.2.3：
Stochastic Automata / 6.2.4：
DNA Hairpin Model / 6.3：
Whiplash PCR / 6.3.1：
Satisfiability / 6.3.2：
Hamiltonian Paths / 6.3.3：
Maximum Cliques / 6.3.4：
Hairpin Structures / 6.3.5：
Computational Models / 6.4：
Neural Networks / 6.4.1：
Tic-Tac-Toe Networks / 6.4.2：
Logic Circuits / 6.4.3：
Cellular DNA Computing / 6.4.4：
Ciliate Computing / 7.1：
Ciliates / 7.1.1：
Models of Gene Assembly / 7.1.2：
Intramolecular String Model / 7.1.3：
Intramolecular Graph Model / 7.1.4：
Intermolecular String Model / 7.1.5：
Biomolecular Computing / 7.2：
Gene Therapy / 7.2.1：
Anti-Sense Technology / 7.2.2：
Cell-Based Finite State Automata / 7.3：
Anti-Sense Finite State Automata / 7.4：
Basic Model / 7.4.1：
Diagnostic Rules / 7.4.2：
Diagnosis and Therapy / 7.4.3：
Computational Genes / 7.5：
Index / 7.5.1：
Introduction / 1：
References
Theoretical Computer Science / 2：
10.

図書
図書
10. Computational complexity : a conceptual perspective (: hbk)
Oded Goldreich
出版情報: Cambridge : Cambridge University Press, 2008  xxiv, 606 p. ; 27 cm
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List of Figures
Preface
Organization and Chapter Summaries
Acknowledgments
Introduction and Preliminaries / 1：
Introduction / 1.1：
A Brief Overview of Complexity Theory / 1.1.1：
Characteristics of Complexity Theory / 1.1.2：
Contents of This Book / 1.1.3：
Approach and Style of This Book / 1.1.4：
Standard Notations and Other Conventions / 1.1.5：
Computational Tasks and Models / 1.2：
Representation / 1.2.1：
Computational Tasks / 1.2.2：
Uniform Models (Algorithms) / 1.2.3：
Non-uniform Models (Circuits and Advice) / 1.2.4：
Complexity Classes / 1.2.5：
Chapter Notes
P, NP, and NP-Completeness / 2：
The P Versus NP Question / 2.1：
The Search Version: Finding Versus Checking / 2.1.1：
The Decision Version: Proving Versus Verifying / 2.1.2：
Equivalence of the Two Formulations / 2.1.3：
Two Technical Comments Regarding NP / 2.1.4：
The Traditional Definition of NP / 2.1.5：
In Support of P Different from NP / 2.1.6：
Philosophical Meditations / 2.1.7：
Polynomial-Time Reductions / 2.2：
The General Notion of a Reduction / 2.2.1：
Reducing Optimization Problems to Search Problems / 2.2.2：
Self-Reducibility of Search Problems / 2.2.3：
Digest and General Perspective / 2.2.4：
NP-Completeness / 2.3：
Definitions / 2.3.1：
The Existence of NP-Complete Problems / 2.3.2：
Some Natural NP-Complete Problems / 2.3.3：
NP Sets That Are Neither in P nor NP-Complete / 2.3.4：
Reflections on Complete Problems / 2.3.5：
Three Relatively Advanced Topics / 2.4：
Promise Problems / 2.4.1：
Optimal Search Algorithms for NP / 2.4.2：
The Class coNP and Its Intersection with NP / 2.4.3：
Exercises
Variations on P and NP / 3：
Non-uniform Polynomial Time (P/poly) / 3.1：
Boolean Circuits / 3.1.1：
Machines That Take Advice / 3.1.2：
The Polynomial-Time Hierarchy (PH) / 3.2：
Alternation of Quantifiers / 3.2.1：
Non-deterministic Oracle Machines / 3.2.2：
The P/poly Versus NP Question and PH / 3.2.3：
More Resources, More Power? / 4：
Non-uniform Complexity Hierarchies / 4.1：
Time Hierarchies and Gaps / 4.2：
Time Hierarchies / 4.2.1：
Time Gaps and Speedup / 4.2.2：
Space Hierarchies and Gaps / 4.3：
Space Complexity / 5：
General Preliminaries and Issues / 5.1：
Important Conventions / 5.1.1：
On the Minimal Amount of Useful Computation Space / 5.1.2：
Time Versus Space / 5.1.3：
Circuit Evaluation / 5.1.4：
Logarithmic Space / 5.2：
The Class L / 5.2.1：
Log-Space Reductions / 5.2.2：
Log-Space Uniformity and Stronger Notions / 5.2.3：
Undirected Connectivity / 5.2.4：
Non-deterministic Space Complexity / 5.3：
Two Models / 5.3.1：
NL and Directed Connectivity / 5.3.2：
A Retrospective Discussion / 5.3.3：
PSPACE and Games / 5.4：
Randomness and Counting / 6：
Probabilistic Polynomial Time / 6.1：
Basic Modeling Issues / 6.1.1：
Two-Sided Error: The Complexity Class BPP / 6.1.2：
One-Sided Error: The Complexity Classes RP and coRP / 6.1.3：
Zero-Sided Error: The Complexity Class ZPP / 6.1.4：
Randomized Log-Space / 6.1.5：
Counting / 6.2：
Exact Counting / 6.2.1：
Approximate Counting / 6.2.2：
Searching for Unique Solutions / 6.2.3：
Uniform Generation of Solutions / 6.2.4：
The Bright Side of Hardness / 7：
One-Way Functions / 7.1：
Generating Hard Instances and One-Way Functions / 7.1.1：
Amplification of Weak One-Way Functions / 7.1.2：
Hard-Core Preicates / 7.1.3：
Reflections on Hardness Amplification / 7.1.4：
Hard Problems in E / 7.2：
Amplification with Respect to Polynomial-Size Circuits / 7.2.1：
Amplification with Respect to Exponential-Size Circuits / 7.2.2：
Pseudorandom Generators / 8：
The General Paradigm / 8.1：
General-Purpose Pseudorandom Generators / 8.2：
The Basic Definition / 8.2.1：
The Archetypical Application / 8.2.2：
Computational Indistinguishability / 8.2.3：
Amplifying the Stretch Function / 8.2.4：
Constructions / 8.2.5：
Non-uniformly Strong Pseudorandom Generators / 8.2.6：
Stronger Notions and Conceptual Reflections / 8.2.7：
Derandomization of Time-Complexity Classes / 8.3：
Defining Canonical Derandomizers / 8.3.1：
Constructing Canonical Derandomizers / 8.3.2：
Technical Variations and Conceptual Reflections / 8.3.3：
Space-Bounded Distinguishers / 8.4：
Definitional Issues / 8.4.1：
Two Constructions / 8.4.2：
Special-Purpose Generators / 8.5：
Pairwise Independence Generators / 8.5.1：
Small-Bias Generators / 8.5.2：
Random Walks on Expanders / 8.5.3：
Probabilistic Proof Systems / 9：
Interactive Proof Systems / 9.1：
Motivation and Perspective / 9.1.1：
Definition / 9.1.2：
The Power of Interactive Proofs / 9.1.3：
Variants and Finer Structure: An Overview / 9.1.4：
On Computationally Bounded Provers: An Overview / 9.1.5：
Zero-Knowledge Proof Systems / 9.2：
The Power of Zero-Knowledge / 9.2.1：
Proofs of Knowledge - A Parenthetical Subsection / 9.2.3：
Probabilistically Checkable Proof Systems / 9.3：
The Power of Probabilistically Checkable Proofs / 9.3.1：
PCP and Approximation / 9.3.3：
More on PCP Itself: An Overview / 9.3.4：
Relaxing the Requirements / 10：
Approximation / 10.1：
Search or Optimization / 10.1.1：
Decision or Property Testing / 10.1.2：
Average-Case Complexity / 10.2：
The Basic Theory / 10.2.1：
Ramifications / 10.2.2：
Epilogue
Glossary of Complexity Classes / Appendix A：
Preliminaries / A.1：
Algorithm-Based Classes / A.2：
Time Complexity Classes / A.2.1：
Space Complexity Classes / A.2.2：
Circuit-Based Classes / A.3：
On the Quest for Lower Bounds / Appendix B：
Boolean Circuit Complexity / B.1：
Basic Results and Questions / B.2.1：
Monotone Circuits / B.2.2：
Bounded-Depth Circuits / B.2.3：
Formula Size / B.2.4：
Arithmetic Circuits / B.3：
Univariate Polynomials / B.3.1：
Multivariate Polynomials / B.3.2：
Proof Complexity / B.4：
Logical Proof Systems / B.4.1：
Algebraic Proof Systems / B.4.2：
Geometric Proof Systems / B.4.3：
On the Foundations of Modern Cryptography / Appendix C：
The Underlying Principles / C.1：
The Computational Model / C.1.2：
Organization and Beyond / C.1.3：
Computational Difficulty / C.2：
Hard-Core Predicates / C.2.1：
Pseudorandomness / C.3：
Pseudorandom Functions / C.3.1：
Zero-Knowledge / C.4：
The Simulation Paradigm / C.4.1：
The Actual Definition / C.4.2：
A General Result and a Generic Application / C.4.3：
Definitional Variations and Related Notions / C.4.4：
Encryption Schemes / C.5：
Beyond Eavesdropping Security / C.5.1：
Signatures and Message Authentication / C.6：
General Cryptographic Protocols / C.6.1：
The Definitional Approach and Some Models / C.7.1：
Some Known Results / C.7.2：
Construction Paradigms and Two Simple Protocols / C.7.3：
Concluding Remarks / C.7.4：
Probabilistic Preliminaries and Advanced Topics in Randomization / Appendix D：
Probabilistic Preliminaries / D.1：
Notational Conventions / D.1.1：
Three Inequalities / D.1.2：
Hashing / D.2：
The Leftover Hash Lemma / D.2.1：
Sampling / D.3：
Formal Setting / D.3.1：
Known Results / D.3.2：
Hitters / D.3.3：
Randomnes Extractors / D.4：
Definitions and Various Perspectives / D.4.1：
Explicit Constructions / D.4.2：
Error-Correcting Codes / E.1：
Basic Notions / E.1.1：
A Few Popular Codes / E.1.2：
Two Additional Computational Problems / E.1.3：
A List-Decoding Bound / E.1.4：
Expander Graphs / E.2：
Definitions and Properties / E.2.1：
Some Omitted Proofs / E.2.2：
Proving That PH Reduces to #P / F.1：
Proving That IP(f) [characters not reproducible] AM(O(f)) [characters not reproducible] AM(f) / F.2：
Emulating General Interactive Proofs by AM-Games / F.2.1：
Linear Speedup for AM / F.2.2：
Some Computational Problems / Appendix G：
Graphs / G.1：
Boolean Formulae / G.2：
Finite Fields, Polynomials, and Vector Spaces / G.3：
The Determinant and the Permanent / G.4：
Primes and Composite Numbers / G.5：
Bibliography
Index
List of Figures
Preface
Organization and Chapter Summaries
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