机器学习与安全

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作者：克拉伦斯.基奥

出版社：中国电力出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 人工智能

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ISBN：9787519830045
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：376
出版时间：2018-04-01
条形码：9787519830045 ; 978-7-5198-3004-5

本书特色

本书的主要内容有：
■快速检测异常现象，包括违规操作、欺诈和即将发生的系统故障。
■通过从计算机二进制文件中提取的有用信息进行恶意软件分析。
■通过从数据集中查找模式来发现网络中的攻击者。
■检测攻击者是如何利用面向消费者的网站和应用程序功能的。
■将机器学习算法从实验室转换到生产实践中。
■了解攻击者对机器学习解决方案的威胁。
如果你工作在安全领域并且希望使用机器学习来改进你的系统，这本书是为你准备的。如果你已经学习过机器学习，现在想用它来解决安全问题，这本书也是为你准备的。本书的主要内容有：■快速检测异常现象，包括违规操作、欺诈和即将发生的系统故障。 ■通过从计算机二进制文件中提取的有用信息进行恶意软件分析。 ■通过从数据集中查找模式来发现网络中的攻击者。 ■检测攻击者是如何利用面向消费者的网站和应用程序功能的。 ■将机器学习算法从实验室转换到生产实践中。 ■了解攻击者对机器学习解决方案的威胁。如果你工作在安全领域并且希望使用机器学习来改进你的系统，这本书是为你准备的。如果你已经学习过机器学习，现在想用它来解决安全问题，这本书也是为你准备的。我们假设你有一些基本的统计学知识，在*次阅读本书时可以跳过大多数复杂的数学内容，而不会失去概念。我们还假设你熟悉一种编程语言。我们的示例是用Python 语言写的，我们还提供了对所需Python包的引用来实现我们讨论的概念，不过你可以使用Java、Scala、C 、Ruby和许多其他语言中的开放源码库来实现相同的概念。

内容简介

本书的主要内容有：快速检测异常现象，包括违规操作、欺诈和即将发生的系统故障。通过从计算机二进制文件中提取的有用信息进行恶意软件分析。通过从数据集中查找模式来发现网络中的攻击者。检测攻击者是如何利用面向消费者的网站和应用程序功能的。将机器学习算法从实验室转换到生产实践中。了解攻击者对机器学习解决方案的威胁。

前言第1章为什么要学习机器学习与安全？网络威胁纵观网络攻击者经济什么是机器学习？机器学习在安全领域的实际应用同垃圾邮件斗争：一种迭代方法机器学习在安全性方面的局限第2章分类和聚类机器学习：问题与途径实践中的机器学习：一个实际案例训练算法学习监督分类算法分类中实际考虑的内容聚类小结第3章异常检测何时使用异常检测与监督式学习启发式入侵检测数据驱动方法异常检测的特征工程基于数据和算法的异常检测机器学习在异常检测中的挑战响应与缓解实用系统设计中关注的问题小结第4章恶意软件分析了解恶意软件特征生成从特征到分类小结第5章网络流量分析网络防御理论机器学习与网络安全建立网络攻击分类预测模型小结第6章保护消费者网络货币化的消费者网络滥用的类型和可以阻止它们的数据监督学习滥用问题聚类滥用集群的进一步小结第7章生产系统定义机器学**统的成熟度和可伸缩性数据质量模型质量性能可维护性监测与预警

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作者简介

Clarence Chio是一名软件工程师和企业家，他在DEF CON，BLACK HAT和十几个国家的安全会议上做过多次有关机器学习和安全方面的讲座和培训。他拥有斯坦福大学计算机科学的学士和硕士学位。David Freeman作为研究员和工程师，在Facebook公司致力于处理完整性和滥用问题。他曾在Linkedln领导过反滥用工程和数据科学团队。他拥有加州大学伯克利分校的数学博士学位，发表了20多篇关于计算机安全的学术论文。

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