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刘焱 著

图书标签:

• Web安全
• 深度学习
• 机器学习
• 网络安全
• 漏洞分析
• Python
• 实战
• 攻防
• 威胁情报
• 安全开发

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111584476

版次：1

商品编码：12277728

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：251

编辑推荐

　　在现今的互联网公司中，产品线绵延复杂，安全防御体系无时无刻不在应对新的挑战。哪怕是拥有丰富工作经验的安全从业者，在面对层出不穷的攻击手段和海量日志数据时也会望洋兴叹。机器学习、深度学习是这些问题天然契合的解决方案，在数据量以指数级不断增长的未来，甚至有可能是唯*的出路。当AI遇到安全时，如何快速进化，本书给出了实战方案。
　　本书作者是百度安全专家，他用风趣幽默的语言、深入浅出的方法诠释了卷积神经网络和循环神经网络这两大深度学习算法，及其在Web安全领域中的实际应用，非常实用，包括所有案例源代码，以及公开的测试数据，可极大地降低学习成本，使读者快速上手实践。

内容简介

　　在现今的互联网公司中，产品线绵延复杂，安全防御体系无时无刻不在应对新的挑战。哪怕是拥有丰富工作经验的安全从业者，在面对层出不穷的攻击手段和海量日志数据时也会望洋兴叹。机器学习、深度学习是这些问题天然契合的解决方案，在数据量以指数级不断增长的未来，甚至有可能是唯*的出路。当AI遇到安全时，如何快速进化，本书给出了实战方案。
　　本书是作者推出AI+安全畅销书《Web安全之机器学习》之后又一力作。本书首先介绍如何打造自己的深度学习工具箱，包括TensorFlow、TFLearn等深度学习库的安装以及使用方法。接着介绍卷积神经网络和循环神经网络这两大深度学习算法的基础知识。特别着重介绍在生产环境搭建深度学习平台需要使用的开源组件，包括Logstash、Kafka、Storm、Spark等。随后讲解了11个使用机器学习技术解决实际安全问题的案例，包括验证码识别、垃圾邮件识别、负面评论识别、骚扰短信识别、Linux后门检测、恶意操作行为检测、Webshell检测、智能扫描、DGA域名检测、恶意程序分类识别、反信用卡欺诈。本书针对每一个算法都给出了具体案例，理论结合实际，讲解清晰，文笔幽默，适合有信息安全基础知识的网络开发与运维技术人员参考。
　　主要内容包括：
　　1.如何基于TensorFlow和TFLearn打造自己的深度学习工具箱。
　　2.如何基于Logstash、Kafka、Storm、Spark等打造深度学习的生产环境。
　　3.如何在MNIST数据集上实现验证码识别。
　　4.如何在安然数据集上实现垃圾邮件检测。
　　5.如何在IMDB数据集上实现负面评论识别。
　　6.如何在SMSSpamCollection数据集上实现骚扰短信识别。
　　7.如何在ADFA-LD数据集上实现Linux后门检测。
　　8.如何在SEA数据集上实现恶意操作行为检测。
　　9.如何在MIST数据集上实现恶意程序分类识别。
　　10.如何在Kaggle公开的数据集上实现信用卡欺诈检测。
　　11.如何在GitHub公开的数据集上实现Webshell检测，智能扫描和DGA域名检测。

作者简介

　　刘焱，百度安全Web防护产品线负责人，负责百度安全的Web安全产品，包括防DDoS、Web应用防火墙、Web威胁感知、服务器安全以及安全数据分析等，具有近十年云安全及企业安全从业经历，全程参与了百度企业安全建设。研究兴趣包括机器学习、Web安全、僵尸网络、威胁情报等。他是FreeBuf专栏作家、i春秋知名讲师，多次在OWASP、电子学会年会等发表演讲，参与编写了《大数据安全标准白皮书》。他还建立了微信公众号“兜哥带你学安全”，分享了大量信息安全技术知识。AI+安全畅销书《Web安全之机器学习》的作者。

精彩书评

此亦笃信之年，此亦大惑之年。此亦多丽之阳春，此亦绝念之穷冬。人或万事俱备，人或一事无成。我辈其青云直上，我辈其黄泉永坠。
——《双城记》狄更斯 著，魏易 译

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。
兜哥的这本书展示了丰富多彩的机器学习算法在错综复杂的Web安全中的应用，是一本非常及时的人工智能在信息安全领域的入门读物。正如书中所述，没有*好的算法，只有*合适的算法。虽然这几年深度学习呼声很高，但各种机器学习算法依然在形形色色的应用场景中有着各自独特的价值，熟悉并用好这些算法在安全领域的实战中会起到重要的作用。
——Lenx，百度首席安全科学家，安全实验室负责人

存储和计算能力的爆发式增长，让我们获得了比以往更全面、更实时获取以及分析数据的潜在能力，但面对产生的海量信息，如何快速准确地将其转化为业务需求，则需要依赖一些非传统的手段。就安全领域来说，原先依赖于规则的问题解法过于受限于编写规则的安全专家自身知识领域的广度和深度，以及对于问题本质的理解能力。但我们都知道，安全漏洞层出不穷，攻击利用的方式多种多样，仅仅依赖于规则来发现问题在现阶段的威胁形势下慢慢变得捉襟见肘。面对威胁，企业安全人员需要打造这样一种能力，它能够让我们脱离单纯的点对点的竞争，case by case的对抗，转而从更高的维度上来审视业务，发现潜在的异常事件，而这些异常事件可能会作为安全人员深入调查的起点。这种能力能让我们找到原有安全能力盲区以及发现新威胁，促使我们的技能水平以及对威胁的响应速度持续提升。同时这种能力和防御体系结合，也有可能让我们在面对某些未知威胁时，达到以不变应万变、获得天然免疫的理想状态。兜哥的这本书或许是开启我们这种能力的一把钥匙。本书用通俗易懂的语言介绍了机器学习原理，结合实际企业中的安全业务需求场景，让广大安全人员能够感受到这种“如日中天”的技术在传统安全领域内如何大放异彩。最后，May the force be with you。
——王宇，蚂蚁金服安全总监

百度是拥有海量互联网数据的几家公司之一，兜哥是百度前IT安全负责人，现Web安全产品负责人，研发的产品不仅应用于百度公司内部检测网络攻击，也应用在多个百度的商业安全产品中，服务于数万站长。兜哥的团队是国内*早一批将机器学习算法应用于网络安全场景的团队之一，本书聚集了兜哥及其团队多年的安全实践经验，覆盖了互联网公司可能会遇到的多个安全场景， 比如用图算法检测WebShell等，非常好地解决了百度商业安全客户被入侵留后门的问题。兜哥将自己的技术选型、算法、代码倾囊相授，我相信本书的出版将会大大降低安全研发工程师转型安全数据分析专家的难度，值得推荐。
——黄正，百度安全实验室X-Team负责人，MSRC 2016中国区

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。所幸，近些年来，计算和存储资源已不再是安全团队的瓶颈，安全团队自身在工程能力上也已非昔日吴下阿蒙。机器学习成为近些年来安全领域里第*批从学术走向工业的应用方向，并已有很多阶段性的实践成果。很欣喜地看到兜哥一直在推进机器学习系列的文章并编写了此书。此书重点讲解了常见机器学习算法在不同场景下的潜在应用和实践，非常适合初学者入门。希望此书能够启发更多的同行继续实践和深耕机器学习应用这个方向，并给安全行业带来更多的反馈和讨论。
——程岩，京东安全首席架构师

网络安全是信息时代的重大挑战和核心课题之一，而机器学习是迄今为止人工智能大厦*坚实稳固的基石。本书从基本原理出发，通过实际案例深入介绍和分析机器学习技术和算法在网络安全领域的应用与实践，是一本不可多得的入门指南和参考手册。
——姚聪博士，北京旷视科技（Face++）有限公司高级研究员

目录

对本书的赞誉
序
前言
第1章　打造深度学习工具箱1
1.1　TensorFlow1
1.1.1　安装1
1.1.2　使用举例3
1.2　TFLearn3
1.3　PaddlePaddle4
1.3.1　安装5
1.3.2　使用举例6
1.4　Karas7
1.5　本章小结9
第2章　卷积神经网络10
2.1　传统的图像分类算法10
2.2　基于CNN的图像分类算法11
2.2.1　局部连接11
2.2.2　参数共享13
2.2.3　池化15
2.2.4　典型的CNN结构及实现16
2.2.5　AlexNet的结构及实现19
2.2.6　VGG的结构及实现24
2.3　基于CNN的文本处理29
2.3.1　典型的CNN结构30
2.3.2　典型的CNN代码实现30
2.4　本章小结32
第3章　循环神经网络33
3.1　循环神经算法概述34
3.2　单向循环神经网络结构与实现36
3.3　双向循环神经网络结构与实现38
3.4　循环神经网络在序列分类的应用41
3.5　循环神经网络在序列生成的应用42
3.6　循环神经网络在序列标记的应用43
3.7　循环神经网络在序列翻译的应用44
3.8　本章小结46
第4章　基于OpenSOC的机器学习框架47
4.1　OpenSOC框架47
4.2　数据源系统48
4.3　数据收集层53
4.4　消息系统层57
4.5　实时处理层60
4.6　存储层62
4.6.1　HDFS62
4.6.2　HBase64
4.6.3　Elasticsearch65
4.7　分析处理层66
4.8　计算系统67
4.9　实战演练72
4.10　本章小结77
第5章　验证码识别78
5.1　数据集79
5.2　特征提取80
5.3　模型训练与验证81
5.3.1　K近邻算法81
5.3.2　支持向量机算法81
5.3.3　深度学习算法之MLP82
5.3.4　深度学习算法之CNN83
5.4　本章小结87
第6章　垃圾邮件识别88
6.1　数据集89
6.2　特征提取90
6.2.1　词袋模型90
6.2.2　TF-IDF模型93
6.2.3　词汇表模型95
6.3　模型训练与验证97
6.3.1　朴素贝叶斯算法97
6.3.2　支持向量机算法100
6.3.3　深度学习算法之MLP101
6.3.4　深度学习算法之CNN102
6.3.5　深度学习算法之RNN106
6.4　本章小结108
第7章　负面评论识别109
7.1　数据集110
7.2　特征提取112
7.2.1　词袋和TF-IDF模型112
7.2.2　词汇表模型114
7.2.3　Word2Vec模型和Doc2Vec模型115
7.3　模型训练与验证119
7.3.1　朴素贝叶斯算法119
7.3.2　支持向量机算法122
7.3.3　深度学习算法之MLP123
7.3.4　深度学习算法之CNN124
7.4　本章小结127
第8章　骚扰短信识别128
8.1　数据集129
8.2　特征提取130
8.2.1　词袋和TF-IDF模型130
8.2.2　词汇表模型131
8.2.3　Word2Vec模型和Doc2Vec模型132
8.3　模型训练与验证134
8.3.1　朴素贝叶斯算法134
8.3.2　支持向量机算法136
8.3.3　XGBoost算法137
8.3.4　深度学习算法之MLP140
8.4　本章小结141
第9章　Linux后门检测142
9.1　数据集142
9.2　特征提取144
9.3　模型训练与验证145
9.3.1　朴素贝叶斯算法145
9.3.2　XGBoost算法146
9.3.3　深度学习算法之多层感知机148
9.4　本章小结149
第10章　用户行为分析与恶意行为检测150
10.1　数据集151
10.2　特征提取152
10.2.1　词袋和TF-IDF模型152
10.2.2　词袋和N-Gram模型154
10.2.3　词汇表模型155
10.3　模型训练与验证156
10.3.1　朴素贝叶斯算法156
10.3.2　XGBoost算法157
10.3.3　隐式马尔可夫算法159
10.3.4　深度学习算法之MLP164
10.4　本章小结166
第11章　WebShell检测167
11.1　数据集168
11.1.1　WordPress168
11.1.2　PHPCMS170
11.1.3　phpMyAdmin170
11.1.4　Smarty171
11.1.5　Yii171
11.2　特征提取172
11.2.1　词袋和TF-IDF模型172
11.2.2　opcode和N-Gram模型174
11.2.3　opcode调用序列模型180
11.3　模型训练与验证181
11.3.1　朴素贝叶斯算法181
11.3.2　深度学习算法之MLP182
11.3.3　深度学习算法之CNN184
11.4　本章小结188
第12章　智能扫描器189
12.1　自动生成XSS攻击载荷190
12.1.1　数据集190
12.1.2　特征提取194
12.1.3　模型训练与验证195
12.2　自动识别登录界面198
12.2.1　数据集198
12.2.2　特征提取199
12.2.3　模型训练与验证201
12.3　本章小结203
第13章　DGA域名识别204
13.1　数据集206
13.2　特征提取207
13.2.1　N-Gram模型207
13.2.2　统计特征模型208
13.2.3　字符序列模型210
13.3　模型训练与验证210
13.3.1　朴素贝叶斯算法210
13.3.2　XGBoost算法212
13.3.3　深度学习算法之多层感知机215
13.3.4　深度学习算法之RNN218
13.4　本章小结221
第14章　恶意程序分类识别222
14.1　数据集223
14.2　特征提取226
14.3　模型训练与验证228
14.3.1　支持向量机算法228
14.3.2　XGBoost算法229
14.3.3　深度学习算法之多层感知机230
14.4　本章小结231
第15章　反信用卡欺诈232
15.1　数据集232
15.2　特征提取234
15.2.1　标准化234
15.2.2　标准化和降采样234
15.2.3　标准化和过采样236
15.3　模型训练与验证239
15.3.1　朴素贝叶斯算法239
15.3.2　XGBoost算法243
15.3.3　深度学习算法之多层感知机247
15.4　本章小结251

前言/序言

序
当前正是一个技术变革引发各行业变革的时代，云计算、大数据、物联网等新技术在为各行业带来新机遇的同时，也带来了新的安全漏洞和风险。新的风险当然就需要新的网络安全技术来针对解决，机器学习技术无疑是新一代网络安全技术中的佼佼者。新一代网络安全产品和解决方案已经普遍将机器学习当做必要功能来进行开发，机器学习的概念如何落实于产品，落实于业务，落实在具体场景中，已成为国内网络安全产业普遍关注和探索的问题。本书是目前为止我所阅读过的国内关于机器学习应用于网络安全应用领域最详细和实用的参考读物。作者基于一线实际业务实践，不仅深入介绍了深度学习的相关算法和开源技术，而且提供了一系列有关机器学习的业务场景的具体案例。所以强烈推荐所有网络安全应用的从业人员和对机器学习领域感兴趣的爱好者们人手一本！
金湘宇，君源创投管理合伙人
2017年9月于北京
PREFACE
前　　言
网络安全一直和AI相伴相生，从网络安全诞生的那一天起，人们就一直试图使用自动化的方式去解决安全问题。网络安全专家一直试图把自己对网络威胁的理解转换成机器可以理解的方式，比如黑白名单、正则表达式，然后利用机器强大的计算能力，夜以继日地从流量、日志、文件中寻找似曾相识的各类威胁。似乎这一切就是那么天经地义并无懈可击。但事情似乎又没有那么简单，机器其实并没有完全学到人的经验，网络安全专家一眼就可以识破的变形，对于机器却难以理解；更可怕的是，恶意程序数量呈指数级增长，各类新型攻击方式层出不穷，0day的出现早已超过一线明星出现在新闻头条的频率，依靠极其有限的网络专家总结的经验和几个安全厂商所谓的样本交换，已经难以应付现在的网络安全威胁。如果安全专家一眼就可以识破的威胁，机器也能够自动化发现甚至做出相应的响应，这已经是很大的进步；如果让机器可以像阿尔法狗理解围棋一样理解网络威胁，那将是巨大进步。事情又回到最初的那个问题，如何能让机器可以真正学会识别安全威胁？机器学习可能是一个不错的答案。
本书面向信息安全从业人员、大专院校计算机相关专业学生以及信息安全爱好者、机器学习爱好者，对于想了解人工智能的CTO、运维总监、架构师同样也是一本不错的科普书籍。如果读者看完本书，在工作学习中遇到问题时可以想起一到两种算法，那么我觉得就达到效果了；如果读者读完本书，可以像使用printf一样使用SVM、朴素贝叶斯等算法，那么这本书就相当成功了。
我写本书的初衷是帮助信息安全从业者了解机器学习，可以动手使用简单的机器学习算法解决实际问题。在写作中尽量避免生硬的说教，能用文字描述的尽量不用冷冰冰的公式，能用图和代码说明的尽量不用多余的文字。正如霍金所言“多写1个公式，少一半读者”，希望反之亦然。
机器学习应用于安全领域遇到的最大问题就是缺乏大量的黑样本，即所谓的攻击样本，尤其相对于大量的正常业务访问，攻击行为尤其是成功的攻击行为是非常少的，这就给机器学习带来了很大挑战。本书很少对不同算法进行横向比较，也是因为在不同场景下不同算法的确表现差别很大，很难说深度学习就一定比朴素贝叶斯好，也很难说支持向量机就比不过卷积神经网络，拿某个具体场景进行横评意义不大，毕竟选择算法不像购买SUV，可以拿几十个参数评头论足，最后还是需要大家结合实际问题去选择。
本书的第1章主要介绍了如何打造自己的深度学习工具箱，介绍了本书使用的TensorFlow、TFLearn等深度学习库的安装以及使用方法。第2章和第3章介绍了卷积神经网络和循环神经网络这两大深度学习算法的基础知识。第4章介绍在生产环境搭建机器学习平台需要使用的开源组件，包括Logstash、Kafka、Storm、Spark等，并且介绍了GPU和TPU的基础知识。第5章到第15章，介绍了11个使用机器学习技术解决实际安全问题的案例，包括验证码识别、垃圾邮件识别、负面评论识别、骚扰短信识别、Linux后门检测、用户行为分析与恶意行为检测、WebShell检测、智能扫描器、DGA域名检测、恶意程序分类识别、反信用卡欺诈，每个案例都使用互联网公开的数据集并配有基于Python的代码，代码和数据集可以在本书配套的GitHub下载。
本书是我所著机器学习三部曲的第二部，第一部主要以机器学习常见算法为主线，利用生活中的例子和具体安全场景来介绍机器学习常见算法，是机器学习入门书籍，便于读者可以快速上手。全部代码都能在普通PC上运行。本书将重点介绍深度学习，并以具体的11个案例介绍机器学习的应用，定位是面向具有一定机器学习基础或者致力于使用机器学习解决工作中问题的读者，本书将重点放在问题的解决而不是算法的介绍。由于深度学习通常计算量已经超过了PC的能力，部分代码需要在服务器甚至GPU上运行，不过这不影响大家的阅读与学习。第三部将重点介绍强化学习和对抗网络，并利用若干虚构安全产品或者项目来介绍如何让机器真正具备阿尔法狗级别的智能。遗憾的是，深度学习的优势发挥需要大量精准标注的训练样本，但是由于各种各样的原因，我只能在书中使用互联网上已经公开的数据集，这些数据量级往往很难发挥深度学习的优势，对于真正想在生产环境中验证想法的读者需要搜集更多样本。
致谢
这里我要感谢我的家人对我的支持，本来工作就很忙，没有太多时间处理家务，写书更是花费了我大量的休息时间，我的妻子无条件承担起了全部家务，尤其是照料孩子等繁杂事务。我很感谢我的女儿，写书这段时间几乎没有时间陪她玩，她很懂事地自己玩，我想用这本书作为她的生日礼物送给她。我还要感谢吴怡编辑对我的支持和鼓励，让我可以坚持把这本书写完。最后还要感谢各位业内好友尤其是我boss对我的支持，排名不分先后：马杰@百度安全、冯景辉@百度安全、Tony@京东安全、程岩@京东安全、简单@京东安全、林晓东@百度基础架构、黄颖@百度IT、李振宇@百度AI、Lenx@百度安全、黄正@百度安全、郝轶@百度云、云鹏@百度无人车、阿文@丁牛、赵林林@微步在线、张宇平@数盟、谢忱@Freebuf、李新@Freebuf、李琦@清华、徐恪@清华、王宇@蚂蚁金服、王珉然@蚂蚁金服、王龙@蚂蚁金服、周涛@启明星辰、姚志武@借贷宝、刘静@安天、刘袁君@医渡云、廖威@易宝支付、尹毅@sobug、宋文宽@联想、团长@宜人贷、齐鲁@搜狐安全、吴圣@58安全、康宇@新浪安全、幻泉@i春秋、雅驰@i春秋、王庆双@i春秋、张亚同@i春秋、王禾@微软、李臻@paloalto、西瓜@四叶草、郑伟@四叶草、朱利军@四叶草、土夫子@XSRC、英雄马@乐视云、sbilly@360、侯曼@360、高磊@滴滴、高磊@爱加密、高渐离@华为、刘洪善@华为云、宋柏林@一亩田、张昊@一亩田、张开@安恒、李硕@智联、阿杜@优信拍、李斌@房多多、李程@搜狗、姚聪@face+、李鸣雷@金山云、吴鲁加@小密圈，最后我还要感谢我的亲密战友陈燕、康亮亮、蔡奇、哲超、新宇、子奇、月升、王磊、碳基体、刘璇、钱华钩、刘超、王胄、吴梅、冯侦探、冯永校。
我平时在Freebuf专栏以及i春秋分享企业安全建设以及人工智能相关经验与最新话题，同时也运营我的微信公众号“兜哥带你学安全”、知识星球（原名小密圈）“Web安全之机器学习”，欢迎大家关注并在线交流。之前没有使用过知识星球的读者可以在各类应用市场上搜索。
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《数据隐私的守护者：加密与匿名技术前沿》 在这个信息爆炸的时代，个人数据如同宝贵的矿藏，被各方势力觊觎。从商业巨头的数据分析到国家层面的情报收集，再到网络犯罪分子的盗窃与滥用，数据的隐私安全面临着前所未有的挑战。我们享受着科技带来的便利，却常常在不经意间泄露自己的数字足迹，甚至付出沉重的代价。传统的数据保护方法，如简单的访问控制和脱敏，已难以抵挡日益精进的攻击手段。如何在新技术浪潮下，构建坚不可摧的数据隐私屏障，成为亟待解决的关键问题。 《数据隐私的守护者：加密与匿名技术前沿》正是为应对这一时代命题而生。本书并非旨在介绍某种特定的应用场景或新兴技术，而是致力于为读者构建一个关于数据隐私保护的宏观认知体系，并深入剖析支撑这一体系的核心技术——加密与匿名。我们将剥离浮于表面的概念，直抵技术本质，探寻那些能够真正捍卫个人数据秘密的基石。 第一部分：隐私的边界——理解数据时代的挑战与价值 在深入技术之前，我们首先需要清晰地认识到，我们所处的数字环境是如何重塑隐私的。本部分将带领读者回顾隐私概念的历史演变，探讨在互联网、移动互联网、物联网以及日益普及的云计算时代，隐私的边界是如何被模糊、被侵蚀的。我们将分析不同类型的数据（如身份信息、行为数据、健康数据、金融数据等）所蕴含的价值，以及它们面临的潜在风险。 隐私的定义与演变： 从物理空间的隐匿到数字空间的痕迹，隐私概念的演变历程。 数据价值的再审视： 数据为何如此重要？大数据、人工智能如何驱动数据价值的爆发，以及随之而来的风险。 隐私泄露的链条： 数据收集、存储、传输、处理、共享、销毁等各个环节可能存在的漏洞与攻击面。 不同主体视角下的隐私： 个人、企业、政府在隐私保护上的不同立场、需求与挑战。 法律法规的应对： 梳理全球范围内重要的隐私保护法律法规（如GDPR、CCPA等）的核心原则与影响。 第二部分：加密的艺术——构建数据安全的基石 加密技术是数据隐私最直接、最有效的防线。本书将系统性地介绍各种主流的加密技术，从基础的密码学原理到前沿的密码学应用，帮助读者理解加密如何实现数据的机密性、完整性与身份认证。我们不会停留在理论层面，而是会结合实际应用场景，探讨不同加密算法的适用性与局限性。 密码学基础： 对称加密： DES、AES等算法的原理、特点、优缺点及应用。密钥管理的重要性。 非对称加密： RSA、ECC等算法的原理，公钥与私钥的生成与使用。数字签名与数字证书。 哈希函数： MD5、SHA系列等算法的功能，如何用于数据完整性校验和密码存储。 现代密码学应用： TLS/SSL： 互联网通信的安全协议，如何利用加密技术保护网页浏览和数据传输。 端到端加密： 消息应用、文件存储等场景下的端到端加密实现方式与挑战。 同态加密： 在加密状态下进行数据计算的技术，彻底解决数据在计算过程中的隐私问题，探讨其发展现状与应用前景。 后量子密码学： 应对量子计算威胁的新一代密码学技术，介绍其研究进展与潜在影响。 密钥管理策略： 深入探讨密钥的生成、存储、分发、轮换与销毁等生命周期管理，以及 HSM（硬件安全模块）等硬件安全设备的作用。 第三部分：匿名的迷宫——在透明世界中隐匿行踪 在数字世界中，即便是加密的数据，其元数据、访问模式等也可能暴露大量信息。匿名技术旨在隐藏用户的身份、行为轨迹，从而在不牺牲必要功能的前提下，最大程度地保护用户隐私。本部分将深入探讨各种实现匿名的技术手段，并分析其背后的权衡与取舍。 匿名化技术概览： 数据匿名化与去标识化： 泛化、抑制、K-匿名、L-多样性、T-接近性等技术，以及它们在数据集发布与共享中的应用。 网络匿名技术： 代理服务器（Proxy）： HTTP代理、SOCKS代理的工作原理与局限性。 Tor网络： 洋葱路由的工作机制，如何通过多层加密和节点转发实现匿名浏览。探讨其优缺点及面临的挑战。 VPN（虚拟私人网络）： VPN如何加密流量并隐藏真实IP地址，不同VPN协议的安全性。 混淆网络（Mixnets）： 一种更高级的网络匿名技术，介绍其工作原理与应用场景。 区块链与匿名性： 公链的透明性与隐私挑战： 分析比特币、以太坊等公链的交易记录公开性。 隐私增强型区块链技术： 零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）： 在不泄露任何信息的情况下证明某个陈述的真实性，在区块链中的应用（如 zk-SNARKs, zk-STARKs）。 同态加密在区块链中的应用。 环签名（Ring Signatures）与隐匿地址（Stealth Addresses）。 门罗币（Monero）等隐私币的技术原理。 浏览器指纹与反追踪技术： 分析浏览器指纹的构成要素，以及各种反追踪、去匿名化技术，并介绍相应的防御策略。 第四部分：实践的智慧——构建综合性的隐私保护体系 理论技术最终要落地到实践。《数据隐私的守护者：加密与匿名技术前沿》的最后一部分，将聚焦于如何将所学的加密与匿名技术融会贯通，构建一个系统、有效的隐私保护体系。这不仅仅是技术堆叠，更是策略、流程与意识的协同。 隐私设计原则（Privacy by Design）： 如何在产品设计初期就将隐私保护融入其中。 差分隐私（Differential Privacy）： 一种统计学上的隐私保护框架，如何在分析大规模数据时，保证单个数据点的存在与否不会对分析结果产生显著影响。 安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）： 允许多方在不暴露各自私有数据的情况下，共同进行计算，探讨其在数据联合分析、联邦学习等场景的应用。 联邦学习（Federated Learning）与隐私保护： 如何在不集中收集用户数据的情况下，训练机器学习模型，并结合加密技术进一步增强隐私。 用户隐私意识与教育： 技术之外，用户自身的行为习惯和对隐私的认知同样至关重要。 未来展望： 展望隐私保护技术的未来发展趋势，以及可能面临的新挑战与机遇。 本书的独特价值： 深度而非广度： 专注于加密与匿名这两大核心技术，力求深入解析其原理、机制与前沿进展，而非浅尝辄止。 理论与实践的结合： 在介绍技术原理的同时，穿插大量的实际应用场景与案例分析，帮助读者理解技术如何解决现实问题。 前沿性与体系化： 涵盖了诸如同态加密、零知识证明、后量子密码学等前沿技术，并将其纳入一个完整的隐私保护体系框架下。 强调权衡与取舍： 任何技术都有其局限性，本书将引导读者理解不同技术在安全性、效率、可用性之间的权衡，做出更明智的选择。 面向未来： 关注正在兴起的新技术（如AI、区块链）对隐私保护带来的影响，以及相应的应对策略。 《数据隐私的守护者：加密与匿名技术前沿》是一本献给所有关注数据隐私安全的人士的指南。无论您是技术开发者、安全专家、政策制定者，还是对个人数据隐私充满忧虑的普通读者，本书都将为您打开一扇通往安全数字世界的大门，助您成为自己数据的主人，捍卫数字时代的个人隐私。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对网络安全领域充满热情的研究者，我一直在寻找能够将最新的技术趋势与实际应用相结合的资源。这本书的出现，就像是一场及时雨。它的主题“Web安全之深度学习实战”恰好击中了我的兴趣点。我特别关注书中是否会深入探讨深度学习在识别和防御新型网络攻击方面的潜力。例如，是否会介绍如何利用卷积神经网络（CNN）来分析网页内容，以检测钓鱼网站或恶意脚本？或者，如何使用循环神经网络（RNN）或Transformer模型来理解和预测网络流量的异常模式，从而提前预警潜在的入侵行为？我期望这本书能够提供清晰的理论框架，并辅以详尽的代码示例和实验数据，帮助我理解深度学习算法如何在复杂的Web安全场景中发挥作用。如果书中还能提供一些关于数据集的选择、预处理以及模型评估的实用建议，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我这样一位渴望将技术应用于实践的学习者来说，无疑是一个极大的鼓舞。我一直对深度学习在处理海量、复杂数据方面的能力深感敬佩，而将其与Web安全这一充满挑战的领域相结合，更是让我充满了探索的欲望。我非常期待书中能够深入剖析深度学习算法如何被应用于识别和阻止各种Web攻击，例如SQL注入、跨站脚本（XSS）攻击的检测，甚至是自动化漏洞挖掘。我希望能看到书中详细讲解如何构建和训练一个能够实时监测和响应网络威胁的深度学习模型，并提供清晰的代码实现和部署指南。如果书中还能提供一些关于如何在资源受限的环境下部署深度学习模型，以及如何处理模型更新和迭代的策略，那就更加完美了，能够让我更好地将理论知识转化为实际的安全能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有吸引力，那种深邃的蓝色搭配着抽象的电路纹理，瞬间就勾起了我对网络安全和深度学习领域的好奇心。我一直对如何利用前沿技术来对抗日益复杂的网络威胁抱有浓厚的兴趣，而这本书的标题正是我一直在寻找的。在翻阅目录的时候，我注意到它涵盖了诸如恶意软件检测、入侵防御系统、钓鱼网站识别等多个关键的安全应用场景，并且明确提到了“深度学习实战”的字样，这让我对接下来的内容充满了期待。我尤其关心书中是否会详细讲解如何构建和训练深度学习模型来解决这些实际的安全问题，比如会介绍哪些主流的深度学习框架，以及如何针对不同的安全任务进行模型选择和优化。希望它不仅能提供理论上的指导，更能带来详实的实践案例，让我能够真正地将所学知识应用于实际工作中，提升我在这方面的能力。

评分☆☆☆☆☆

在我接触到的众多网络安全书籍中，有很多侧重于传统的安全防护手段，例如防火墙、入侵检测系统（IDS）等。然而，随着网络攻击的日益智能化和复杂化，我深感有必要学习一些更前沿的技术，而深度学习无疑是其中最具潜力的一个方向。这本书的出现，让我看到了将深度学习的强大能力应用于Web安全领域的希望。我非常好奇书中是否会详细讲解如何利用深度学习模型来分析海量的日志数据，从而发现隐藏在其中的安全威胁。同时，我也期待能够学习到如何通过深度学习来提升安全漏洞的扫描和分析效率，甚至能够预测潜在的攻击向量。书中如果能提供一些关于如何构建一个能够自主学习和进化的Web安全防御体系的思路，那就太有价值了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名网络安全从业者，日常工作中经常需要面对各种各样层出不穷的网络攻击。长期以来，我一直对如何利用人工智能，特别是深度学习，来更有效地应对这些挑战感到好奇。这本书的标题“Web安全之深度学习实战”正是我一直渴望得到的。我特别想了解书中是如何将深度学习模型应用于诸如恶意软件识别、用户行为分析、DDoS攻击防护等实际安全场景的。我希望书中能够详细介绍具体的模型架构，比如如何选择合适的神经网络层，如何进行特征工程，以及如何训练和优化模型以达到最佳的检测和防御效果。如果书中还能分享一些关于如何处理现实世界中数据的不完整性、噪声以及对抗性攻击的技巧，那将极大地提升这本书的实用价值。

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非常好的书，内容丰富精彩质量好~

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好事说三遍。

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书很不错，值得购买，还行

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书写的不错，下次还会购买！

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本书首先介绍主流的机器学习工具，以及Python应用于机器学习的优势，并介绍Scikit-Learn环境搭建、TensorFlow环境搭建。接着介绍机器学习的基本概念和Web安全基础知识。然后深入讲解几个机器学习算法在Web安全领域的实际应用，如K近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K-Means算法、FP-growth、隐式马尔可夫、有向图、神经网络等，还介绍了深度学习算法CNN、RNN。

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学习佳品，值得购买。 开发工程师推荐

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内容丰富，还没仔细看，就是感觉内容比较深奥，需要花许多时间来消化才行

评分☆☆☆☆☆

不错，很好，正好用得着，印刷也还行，常在这儿买，已经是老顾客了，以后多多优惠哦