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Web安全之深度学习实战

作者: 刘焱
分类: 网络安全
出版时间: 2017-10-01
发布时间: 2020-11-11
阅读热度: 10
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《Web安全之深度学习实战》内容简介

如今是一个人工智能兴起的年代,也是一个黑产猖獗的年代;是一个机器学习算法百花齐放的年代,也是一个隐私泄露、恶意代码传播、网络攻击肆虐的年代。AlphaGo碾压柯洁之后,不少人担心AI会抢了人类的工作,然而信息安全领域专业人才严重匮乏,极其需要AI来补充专业缺口。伴随着互联网的爆炸式发展,网络安全已上升到国家战略层面,能直接看到效果的安全能力建设得到高度重视。与此同时,安全团队却又不得不面对百花齐放的业务场景、大规模的数据中心,以及愈加剧烈、复杂和不确定性的网络攻击。如何在传统攻防对抗之外寻找更有效、可落地的对抗方式,已成为各大企业安全团队思考的重点。

《Web安全之深度学习实战》章节目录
  • 对本书的赞誉
  • 前言
  • 第1章 打造深度学习工具箱
  • 1.1 TensorFlow
  • 1.2 TFLearn
  • 1.3 PaddlePaddle
  • 1.4 Karas
  • 1.5 本章小结
  • 第2章 卷积神经网络
  • 2.1 传统的图像分类算法
  • 2.2 基于CNN的图像分类算法
  • 2.3 基于CNN的文本处理
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 循环神经网络
  • 3.1 循环神经算法概述
  • 3.2 单向循环神经网络结构与实现
  • 3.3 双向循环神经网络结构与实现
  • 3.4 循环神经网络在序列分类的应用
  • 3.5 循环神经网络在序列生成的应用
  • 3.6 循环神经网络在序列标记的应用
  • 3.7 循环神经网络在序列翻译的应用
  • 3.8 本章小结
  • 第4章 基于OpenSOC的机器学习框架
  • 4.1 OpenSOC框架
  • 4.2 数据源系统
  • 4.3 数据收集层
  • 4.4 消息系统层
  • 4.5 实时处理层
  • 4.6 存储层
  • 4.7 分析处理层
  • 4.8 计算系统
  • 4.9 实战演练
  • 4.10 本章小结
  • 第5章 验证码识别
  • 5.1 数据集
  • 5.2 特征提取
  • 5.3 模型训练与验证
  • 5.4 本章小结
  • 第6章 垃圾邮件识别
  • 6.1 数据集
  • 6.2 特征提取
  • 6.3 模型训练与验证
  • 6.4 本章小结
  • 第7章 负面评论识别
  • 7.1 数据集
  • 7.2 特征提取
  • 7.3 模型训练与验证
  • 7.4 本章小结
  • 第8章 骚扰短信识别
  • 8.1 数据集
  • 8.2 特征提取
  • 8.3 模型训练与验证
  • 8.4 本章小结
  • 第9章 Linux后门检测
  • 9.1 数据集
  • 9.2 特征提取
  • 9.3 模型训练与验证
  • 9.4 本章小结
  • 第10章 用户行为分析与恶意行为检测
  • 10.1 数据集
  • 10.2 特征提取
  • 10.3 模型训练与验证
  • 10.4 本章小结
  • 第11章 WebShell检测
  • 11.1 数据集
  • 11.2 特征提取
  • 11.3 模型训练与验证
  • 11.4 本章小结
  • 第12章 智能扫描器
  • 12.1 自动生成XSS攻击载荷
  • 12.2 自动识别登录界面
  • 12.3 本章小结
  • 第13章 DGA域名识别
  • 13.1 数据集
  • 13.2 特征提取
  • 13.3 模型训练与验证
  • 13.4 本章小结
  • 第14章 恶意程序分类识别
  • 14.1 数据集
  • 14.2 特征提取
  • 14.3 模型训练与验证
  • 14.4 本章小结
  • 第15章 反信用卡欺诈
  • 15.1 数据集
  • 15.2 特征提取
  • 15.3 模型训练与验证
  • 15.4 本章小结
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