Web安全之深度學習實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉焱 著

圖書標籤:

• Web安全
• 深度學習
• 機器學習
• 網絡安全
• 漏洞分析
• Python
• 實戰
• 攻防
• 威脅情報
• 安全開發

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111584476

版次：1

商品編碼：12277728

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：251

編輯推薦

　　在現今的互聯網公司中，産品綫綿延復雜，安全防禦體係無時無刻不在應對新的挑戰。哪怕是擁有豐富工作經驗的安全從業者，在麵對層齣不窮的攻擊手段和海量日誌數據時也會望洋興嘆。機器學習、深度學習是這些問題天然契閤的解決方案，在數據量以指數級不斷增長的未來，甚至有可能是唯*的齣路。當AI遇到安全時，如何快速進化，本書給齣瞭實戰方案。
　　本書作者是百度安全專傢，他用風趣幽默的語言、深入淺齣的方法詮釋瞭捲積神經網絡和循環神經網絡這兩大深度學習算法，及其在Web安全領域中的實際應用，非常實用，包括所有案例源代碼，以及公開的測試數據，可極大地降低學習成本，使讀者快速上手實踐。

內容簡介

　　在現今的互聯網公司中，産品綫綿延復雜，安全防禦體係無時無刻不在應對新的挑戰。哪怕是擁有豐富工作經驗的安全從業者，在麵對層齣不窮的攻擊手段和海量日誌數據時也會望洋興嘆。機器學習、深度學習是這些問題天然契閤的解決方案，在數據量以指數級不斷增長的未來，甚至有可能是唯*的齣路。當AI遇到安全時，如何快速進化，本書給齣瞭實戰方案。
　　本書是作者推齣AI+安全暢銷書《Web安全之機器學習》之後又一力作。本書首先介紹如何打造自己的深度學習工具箱，包括TensorFlow、TFLearn等深度學習庫的安裝以及使用方法。接著介紹捲積神經網絡和循環神經網絡這兩大深度學習算法的基礎知識。特彆著重介紹在生産環境搭建深度學習平颱需要使用的開源組件，包括Logstash、Kafka、Storm、Spark等。隨後講解瞭11個使用機器學習技術解決實際安全問題的案例，包括驗證碼識彆、垃圾郵件識彆、負麵評論識彆、騷擾短信識彆、Linux後門檢測、惡意操作行為檢測、Webshell檢測、智能掃描、DGA域名檢測、惡意程序分類識彆、反信用卡欺詐。本書針對每一個算法都給齣瞭具體案例，理論結閤實際，講解清晰，文筆幽默，適閤有信息安全基礎知識的網絡開發與運維技術人員參考。
　　主要內容包括：
　　1.如何基於TensorFlow和TFLearn打造自己的深度學習工具箱。
　　2.如何基於Logstash、Kafka、Storm、Spark等打造深度學習的生産環境。
　　3.如何在MNIST數據集上實現驗證碼識彆。
　　4.如何在安然數據集上實現垃圾郵件檢測。
　　5.如何在IMDB數據集上實現負麵評論識彆。
　　6.如何在SMSSpamCollection數據集上實現騷擾短信識彆。
　　7.如何在ADFA-LD數據集上實現Linux後門檢測。
　　8.如何在SEA數據集上實現惡意操作行為檢測。
　　9.如何在MIST數據集上實現惡意程序分類識彆。
　　10.如何在Kaggle公開的數據集上實現信用卡欺詐檢測。
　　11.如何在GitHub公開的數據集上實現Webshell檢測，智能掃描和DGA域名檢測。

作者簡介

　　劉焱，百度安全Web防護産品綫負責人，負責百度安全的Web安全産品，包括防DDoS、Web應用防火牆、Web威脅感知、服務器安全以及安全數據分析等，具有近十年雲安全及企業安全從業經曆，全程參與瞭百度企業安全建設。研究興趣包括機器學習、Web安全、僵屍網絡、威脅情報等。他是FreeBuf專欄作傢、i春鞦知名講師，多次在OWASP、電子學會年會等發錶演講，參與編寫瞭《大數據安全標準白皮書》。他還建立瞭微信公眾號“兜哥帶你學安全”，分享瞭大量信息安全技術知識。AI+安全暢銷書《Web安全之機器學習》的作者。

精彩書評

此亦篤信之年，此亦大惑之年。此亦多麗之陽春，此亦絕念之窮鼕。人或萬事俱備，人或一事無成。我輩其青雲直上，我輩其黃泉永墜。
——《雙城記》狄更斯 著，魏易 譯

如今是一個人工智能興起的年代，也是一個黑産猖獗的年代；是一個機器學習算法百花齊放的年代，也是一個隱私泄露、惡意代碼傳播、網絡攻擊肆虐的年代。AlphaGo碾壓柯潔之後，不少人擔心AI會搶瞭人類的工作，然而信息安全領域專業人纔嚴重匱乏，極其需要AI來補充專業缺口。
兜哥的這本書展示瞭豐富多彩的機器學習算法在錯綜復雜的Web安全中的應用，是一本非常及時的人工智能在信息安全領域的入門讀物。正如書中所述，沒有*好的算法，隻有*閤適的算法。雖然這幾年深度學習呼聲很高，但各種機器學習算法依然在形形色色的應用場景中有著各自獨特的價值，熟悉並用好這些算法在安全領域的實戰中會起到重要的作用。
——Lenx，百度首席安全科學傢，安全實驗室負責人

存儲和計算能力的爆發式增長，讓我們獲得瞭比以往更全麵、更實時獲取以及分析數據的潛在能力，但麵對産生的海量信息，如何快速準確地將其轉化為業務需求，則需要依賴一些非傳統的手段。就安全領域來說，原先依賴於規則的問題解法過於受限於編寫規則的安全專傢自身知識領域的廣度和深度，以及對於問題本質的理解能力。但我們都知道，安全漏洞層齣不窮，攻擊利用的方式多種多樣，僅僅依賴於規則來發現問題在現階段的威脅形勢下慢慢變得捉襟見肘。麵對威脅，企業安全人員需要打造這樣一種能力，它能夠讓我們脫離單純的點對點的競爭，case by case的對抗，轉而從更高的維度上來審視業務，發現潛在的異常事件，而這些異常事件可能會作為安全人員深入調查的起點。這種能力能讓我們找到原有安全能力盲區以及發現新威脅，促使我們的技能水平以及對威脅的響應速度持續提升。同時這種能力和防禦體係結閤，也有可能讓我們在麵對某些未知威脅時，達到以不變應萬變、獲得天然免疫的理想狀態。兜哥的這本書或許是開啓我們這種能力的一把鑰匙。本書用通俗易懂的語言介紹瞭機器學習原理，結閤實際企業中的安全業務需求場景，讓廣大安全人員能夠感受到這種“如日中天”的技術在傳統安全領域內如何大放異彩。最後，May the force be with you。
——王宇，螞蟻金服安全總監

百度是擁有海量互聯網數據的幾傢公司之一，兜哥是百度前IT安全負責人，現Web安全産品負責人，研發的産品不僅應用於百度公司內部檢測網絡攻擊，也應用在多個百度的商業安全産品中，服務於數萬站長。兜哥的團隊是國內*早一批將機器學習算法應用於網絡安全場景的團隊之一，本書聚集瞭兜哥及其團隊多年的安全實踐經驗，覆蓋瞭互聯網公司可能會遇到的多個安全場景， 比如用圖算法檢測WebShell等，非常好地解決瞭百度商業安全客戶被入侵留後門的問題。兜哥將自己的技術選型、算法、代碼傾囊相授，我相信本書的齣版將會大大降低安全研發工程師轉型安全數據分析專傢的難度，值得推薦。
——黃正，百度安全實驗室X-Team負責人，MSRC 2016中國區

伴隨著互聯網的爆炸式發展，網絡安全已上升到國傢戰略層麵，能直接看到效果的安全能力建設得到高度重視。與此同時，安全團隊卻又不得不麵對百花齊放的業務場景、大規模的數據中心，以及愈加劇烈、復雜和不確定性的網絡攻擊。如何在傳統攻防對抗之外尋找更有效、可落地的對抗方式，已成為各大企業安全團隊思考的重點。所幸，近些年來，計算和存儲資源已不再是安全團隊的瓶頸，安全團隊自身在工程能力上也已非昔日吳下阿濛。機器學習成為近些年來安全領域裏第*批從學術走嚮工業的應用方嚮，並已有很多階段性的實踐成果。很欣喜地看到兜哥一直在推進機器學習係列的文章並編寫瞭此書。此書重點講解瞭常見機器學習算法在不同場景下的潛在應用和實踐，非常適閤初學者入門。希望此書能夠啓發更多的同行繼續實踐和深耕機器學習應用這個方嚮，並給安全行業帶來更多的反饋和討論。
——程岩，京東安全首席架構師

網絡安全是信息時代的重大挑戰和核心課題之一，而機器學習是迄今為止人工智能大廈*堅實穩固的基石。本書從基本原理齣發，通過實際案例深入介紹和分析機器學習技術和算法在網絡安全領域的應用與實踐，是一本不可多得的入門指南和參考手冊。
——姚聰博士，北京曠視科技（Face++）有限公司高級研究員

目錄

對本書的贊譽
序
前言
第1章　打造深度學習工具箱1
1.1　TensorFlow1
1.1.1　安裝1
1.1.2　使用舉例3
1.2　TFLearn3
1.3　PaddlePaddle4
1.3.1　安裝5
1.3.2　使用舉例6
1.4　Karas7
1.5　本章小結9
第2章　捲積神經網絡10
2.1　傳統的圖像分類算法10
2.2　基於CNN的圖像分類算法11
2.2.1　局部連接11
2.2.2　參數共享13
2.2.3　池化15
2.2.4　典型的CNN結構及實現16
2.2.5　AlexNet的結構及實現19
2.2.6　VGG的結構及實現24
2.3　基於CNN的文本處理29
2.3.1　典型的CNN結構30
2.3.2　典型的CNN代碼實現30
2.4　本章小結32
第3章　循環神經網絡33
3.1　循環神經算法概述34
3.2　單嚮循環神經網絡結構與實現36
3.3　雙嚮循環神經網絡結構與實現38
3.4　循環神經網絡在序列分類的應用41
3.5　循環神經網絡在序列生成的應用42
3.6　循環神經網絡在序列標記的應用43
3.7　循環神經網絡在序列翻譯的應用44
3.8　本章小結46
第4章　基於OpenSOC的機器學習框架47
4.1　OpenSOC框架47
4.2　數據源係統48
4.3　數據收集層53
4.4　消息係統層57
4.5　實時處理層60
4.6　存儲層62
4.6.1　HDFS62
4.6.2　HBase64
4.6.3　Elasticsearch65
4.7　分析處理層66
4.8　計算係統67
4.9　實戰演練72
4.10　本章小結77
第5章　驗證碼識彆78
5.1　數據集79
5.2　特徵提取80
5.3　模型訓練與驗證81
5.3.1　K近鄰算法81
5.3.2　支持嚮量機算法81
5.3.3　深度學習算法之MLP82
5.3.4　深度學習算法之CNN83
5.4　本章小結87
第6章　垃圾郵件識彆88
6.1　數據集89
6.2　特徵提取90
6.2.1　詞袋模型90
6.2.2　TF-IDF模型93
6.2.3　詞匯錶模型95
6.3　模型訓練與驗證97
6.3.1　樸素貝葉斯算法97
6.3.2　支持嚮量機算法100
6.3.3　深度學習算法之MLP101
6.3.4　深度學習算法之CNN102
6.3.5　深度學習算法之RNN106
6.4　本章小結108
第7章　負麵評論識彆109
7.1　數據集110
7.2　特徵提取112
7.2.1　詞袋和TF-IDF模型112
7.2.2　詞匯錶模型114
7.2.3　Word2Vec模型和Doc2Vec模型115
7.3　模型訓練與驗證119
7.3.1　樸素貝葉斯算法119
7.3.2　支持嚮量機算法122
7.3.3　深度學習算法之MLP123
7.3.4　深度學習算法之CNN124
7.4　本章小結127
第8章　騷擾短信識彆128
8.1　數據集129
8.2　特徵提取130
8.2.1　詞袋和TF-IDF模型130
8.2.2　詞匯錶模型131
8.2.3　Word2Vec模型和Doc2Vec模型132
8.3　模型訓練與驗證134
8.3.1　樸素貝葉斯算法134
8.3.2　支持嚮量機算法136
8.3.3　XGBoost算法137
8.3.4　深度學習算法之MLP140
8.4　本章小結141
第9章　Linux後門檢測142
9.1　數據集142
9.2　特徵提取144
9.3　模型訓練與驗證145
9.3.1　樸素貝葉斯算法145
9.3.2　XGBoost算法146
9.3.3　深度學習算法之多層感知機148
9.4　本章小結149
第10章　用戶行為分析與惡意行為檢測150
10.1　數據集151
10.2　特徵提取152
10.2.1　詞袋和TF-IDF模型152
10.2.2　詞袋和N-Gram模型154
10.2.3　詞匯錶模型155
10.3　模型訓練與驗證156
10.3.1　樸素貝葉斯算法156
10.3.2　XGBoost算法157
10.3.3　隱式馬爾可夫算法159
10.3.4　深度學習算法之MLP164
10.4　本章小結166
第11章　WebShell檢測167
11.1　數據集168
11.1.1　WordPress168
11.1.2　PHPCMS170
11.1.3　phpMyAdmin170
11.1.4　Smarty171
11.1.5　Yii171
11.2　特徵提取172
11.2.1　詞袋和TF-IDF模型172
11.2.2　opcode和N-Gram模型174
11.2.3　opcode調用序列模型180
11.3　模型訓練與驗證181
11.3.1　樸素貝葉斯算法181
11.3.2　深度學習算法之MLP182
11.3.3　深度學習算法之CNN184
11.4　本章小結188
第12章　智能掃描器189
12.1　自動生成XSS攻擊載荷190
12.1.1　數據集190
12.1.2　特徵提取194
12.1.3　模型訓練與驗證195
12.2　自動識彆登錄界麵198
12.2.1　數據集198
12.2.2　特徵提取199
12.2.3　模型訓練與驗證201
12.3　本章小結203
第13章　DGA域名識彆204
13.1　數據集206
13.2　特徵提取207
13.2.1　N-Gram模型207
13.2.2　統計特徵模型208
13.2.3　字符序列模型210
13.3　模型訓練與驗證210
13.3.1　樸素貝葉斯算法210
13.3.2　XGBoost算法212
13.3.3　深度學習算法之多層感知機215
13.3.4　深度學習算法之RNN218
13.4　本章小結221
第14章　惡意程序分類識彆222
14.1　數據集223
14.2　特徵提取226
14.3　模型訓練與驗證228
14.3.1　支持嚮量機算法228
14.3.2　XGBoost算法229
14.3.3　深度學習算法之多層感知機230
14.4　本章小結231
第15章　反信用卡欺詐232
15.1　數據集232
15.2　特徵提取234
15.2.1　標準化234
15.2.2　標準化和降采樣234
15.2.3　標準化和過采樣236
15.3　模型訓練與驗證239
15.3.1　樸素貝葉斯算法239
15.3.2　XGBoost算法243
15.3.3　深度學習算法之多層感知機247
15.4　本章小結251

前言/序言

序
當前正是一個技術變革引發各行業變革的時代，雲計算、大數據、物聯網等新技術在為各行業帶來新機遇的同時，也帶來瞭新的安全漏洞和風險。新的風險當然就需要新的網絡安全技術來針對解決，機器學習技術無疑是新一代網絡安全技術中的佼佼者。新一代網絡安全産品和解決方案已經普遍將機器學習當做必要功能來進行開發，機器學習的概念如何落實於産品，落實於業務，落實在具體場景中，已成為國內網絡安全産業普遍關注和探索的問題。本書是目前為止我所閱讀過的國內關於機器學習應用於網絡安全應用領域最詳細和實用的參考讀物。作者基於一綫實際業務實踐，不僅深入介紹瞭深度學習的相關算法和開源技術，而且提供瞭一係列有關機器學習的業務場景的具體案例。所以強烈推薦所有網絡安全應用的從業人員和對機器學習領域感興趣的愛好者們人手一本！
金湘宇，君源創投管理閤夥人
2017年9月於北京
PREFACE
前　　言
網絡安全一直和AI相伴相生，從網絡安全誕生的那一天起，人們就一直試圖使用自動化的方式去解決安全問題。網絡安全專傢一直試圖把自己對網絡威脅的理解轉換成機器可以理解的方式，比如黑白名單、正則錶達式，然後利用機器強大的計算能力，夜以繼日地從流量、日誌、文件中尋找似曾相識的各類威脅。似乎這一切就是那麼天經地義並無懈可擊。但事情似乎又沒有那麼簡單，機器其實並沒有完全學到人的經驗，網絡安全專傢一眼就可以識破的變形，對於機器卻難以理解；更可怕的是，惡意程序數量呈指數級增長，各類新型攻擊方式層齣不窮，0day的齣現早已超過一綫明星齣現在新聞頭條的頻率，依靠極其有限的網絡專傢總結的經驗和幾個安全廠商所謂的樣本交換，已經難以應付現在的網絡安全威脅。如果安全專傢一眼就可以識破的威脅，機器也能夠自動化發現甚至做齣相應的響應，這已經是很大的進步；如果讓機器可以像阿爾法狗理解圍棋一樣理解網絡威脅，那將是巨大進步。事情又迴到最初的那個問題，如何能讓機器可以真正學會識彆安全威脅？機器學習可能是一個不錯的答案。
本書麵嚮信息安全從業人員、大專院校計算機相關專業學生以及信息安全愛好者、機器學習愛好者，對於想瞭解人工智能的CTO、運維總監、架構師同樣也是一本不錯的科普書籍。如果讀者看完本書，在工作學習中遇到問題時可以想起一到兩種算法，那麼我覺得就達到效果瞭；如果讀者讀完本書，可以像使用printf一樣使用SVM、樸素貝葉斯等算法，那麼這本書就相當成功瞭。
我寫本書的初衷是幫助信息安全從業者瞭解機器學習，可以動手使用簡單的機器學習算法解決實際問題。在寫作中盡量避免生硬的說教，能用文字描述的盡量不用冷冰冰的公式，能用圖和代碼說明的盡量不用多餘的文字。正如霍金所言“多寫1個公式，少一半讀者”，希望反之亦然。
機器學習應用於安全領域遇到的最大問題就是缺乏大量的黑樣本，即所謂的攻擊樣本，尤其相對於大量的正常業務訪問，攻擊行為尤其是成功的攻擊行為是非常少的，這就給機器學習帶來瞭很大挑戰。本書很少對不同算法進行橫嚮比較，也是因為在不同場景下不同算法的確錶現差彆很大，很難說深度學習就一定比樸素貝葉斯好，也很難說支持嚮量機就比不過捲積神經網絡，拿某個具體場景進行橫評意義不大，畢竟選擇算法不像購買SUV，可以拿幾十個參數評頭論足，最後還是需要大傢結閤實際問題去選擇。
本書的第1章主要介紹瞭如何打造自己的深度學習工具箱，介紹瞭本書使用的TensorFlow、TFLearn等深度學習庫的安裝以及使用方法。第2章和第3章介紹瞭捲積神經網絡和循環神經網絡這兩大深度學習算法的基礎知識。第4章介紹在生産環境搭建機器學習平颱需要使用的開源組件，包括Logstash、Kafka、Storm、Spark等，並且介紹瞭GPU和TPU的基礎知識。第5章到第15章，介紹瞭11個使用機器學習技術解決實際安全問題的案例，包括驗證碼識彆、垃圾郵件識彆、負麵評論識彆、騷擾短信識彆、Linux後門檢測、用戶行為分析與惡意行為檢測、WebShell檢測、智能掃描器、DGA域名檢測、惡意程序分類識彆、反信用卡欺詐，每個案例都使用互聯網公開的數據集並配有基於Python的代碼，代碼和數據集可以在本書配套的GitHub下載。
本書是我所著機器學習三部麯的第二部，第一部主要以機器學習常見算法為主綫，利用生活中的例子和具體安全場景來介紹機器學習常見算法，是機器學習入門書籍，便於讀者可以快速上手。全部代碼都能在普通PC上運行。本書將重點介紹深度學習，並以具體的11個案例介紹機器學習的應用，定位是麵嚮具有一定機器學習基礎或者緻力於使用機器學習解決工作中問題的讀者，本書將重點放在問題的解決而不是算法的介紹。由於深度學習通常計算量已經超過瞭PC的能力，部分代碼需要在服務器甚至GPU上運行，不過這不影響大傢的閱讀與學習。第三部將重點介紹強化學習和對抗網絡，並利用若乾虛構安全産品或者項目來介紹如何讓機器真正具備阿爾法狗級彆的智能。遺憾的是，深度學習的優勢發揮需要大量精準標注的訓練樣本，但是由於各種各樣的原因，我隻能在書中使用互聯網上已經公開的數據集，這些數據量級往往很難發揮深度學習的優勢，對於真正想在生産環境中驗證想法的讀者需要搜集更多樣本。
緻謝
這裏我要感謝我的傢人對我的支持，本來工作就很忙，沒有太多時間處理傢務，寫書更是花費瞭我大量的休息時間，我的妻子無條件承擔起瞭全部傢務，尤其是照料孩子等繁雜事務。我很感謝我的女兒，寫書這段時間幾乎沒有時間陪她玩，她很懂事地自己玩，我想用這本書作為她的生日禮物送給她。我還要感謝吳怡編輯對我的支持和鼓勵，讓我可以堅持把這本書寫完。最後還要感謝各位業內好友尤其是我boss對我的支持，排名不分先後：馬傑@百度安全、馮景輝@百度安全、Tony@京東安全、程岩@京東安全、簡單@京東安全、林曉東@百度基礎架構、黃穎@百度IT、李振宇@百度AI、Lenx@百度安全、黃正@百度安全、郝軼@百度雲、雲鵬@百度無人車、阿文@丁牛、趙林林@微步在綫、張宇平@數盟、謝忱@Freebuf、李新@Freebuf、李琦@清華、徐恪@清華、王宇@螞蟻金服、王瑉然@螞蟻金服、王龍@螞蟻金服、周濤@啓明星辰、姚誌武@藉貸寶、劉靜@安天、劉袁君@醫渡雲、廖威@易寶支付、尹毅@sobug、宋文寬@聯想、團長@宜人貸、齊魯@搜狐安全、吳聖@58安全、康宇@新浪安全、幻泉@i春鞦、雅馳@i春鞦、王慶雙@i春鞦、張亞同@i春鞦、王禾@微軟、李臻@paloalto、西瓜@四葉草、鄭偉@四葉草、硃利軍@四葉草、土夫子@XSRC、英雄馬@樂視雲、sbilly@360、侯曼@360、高磊@滴滴、高磊@愛加密、高漸離@華為、劉洪善@華為雲、宋柏林@一畝田、張昊@一畝田、張開@安恒、李碩@智聯、阿杜@優信拍、李斌@房多多、李程@搜狗、姚聰@face+、李鳴雷@金山雲、吳魯加@小密圈，最後我還要感謝我的親密戰友陳燕、康亮亮、蔡奇、哲超、新宇、子奇、月升、王磊、碳基體、劉璿、錢華鈎、劉超、王胄、吳梅、馮偵探、馮永校。
我平時在Freebuf專欄以及i春鞦分享企業安全建設以及人工智能相關經驗與最新話題，同時也運營我的微信公眾號“兜哥帶你學安全”、知識星球（原名小密圈）“Web安全之機器學習”，歡迎大傢關注並在綫交流。之前沒有使用過知識星球的讀者可以在各類應用市場上搜索。
本書使用的代碼和數據均在GitHub上發布，地址為：https://github.com/duoergun0729/2book，代碼層麵任何疑問可以在GitHub上直接反饋。

《數據隱私的守護者：加密與匿名技術前沿》 在這個信息爆炸的時代，個人數據如同寶貴的礦藏，被各方勢力覬覦。從商業巨頭的數據分析到國傢層麵的情報收集，再到網絡犯罪分子的盜竊與濫用，數據的隱私安全麵臨著前所未有的挑戰。我們享受著科技帶來的便利，卻常常在不經意間泄露自己的數字足跡，甚至付齣沉重的代價。傳統的數據保護方法，如簡單的訪問控製和脫敏，已難以抵擋日益精進的攻擊手段。如何在新技術浪潮下，構建堅不可摧的數據隱私屏障，成為亟待解決的關鍵問題。 《數據隱私的守護者：加密與匿名技術前沿》正是為應對這一時代命題而生。本書並非旨在介紹某種特定的應用場景或新興技術，而是緻力於為讀者構建一個關於數據隱私保護的宏觀認知體係，並深入剖析支撐這一體係的核心技術——加密與匿名。我們將剝離浮於錶麵的概念，直抵技術本質，探尋那些能夠真正捍衛個人數據秘密的基石。 第一部分：隱私的邊界——理解數據時代的挑戰與價值 在深入技術之前，我們首先需要清晰地認識到，我們所處的數字環境是如何重塑隱私的。本部分將帶領讀者迴顧隱私概念的曆史演變，探討在互聯網、移動互聯網、物聯網以及日益普及的雲計算時代，隱私的邊界是如何被模糊、被侵蝕的。我們將分析不同類型的數據（如身份信息、行為數據、健康數據、金融數據等）所蘊含的價值，以及它們麵臨的潛在風險。 隱私的定義與演變： 從物理空間的隱匿到數字空間的痕跡，隱私概念的演變曆程。 數據價值的再審視： 數據為何如此重要？大數據、人工智能如何驅動數據價值的爆發，以及隨之而來的風險。 隱私泄露的鏈條： 數據收集、存儲、傳輸、處理、共享、銷毀等各個環節可能存在的漏洞與攻擊麵。 不同主體視角下的隱私： 個人、企業、政府在隱私保護上的不同立場、需求與挑戰。 法律法規的應對： 梳理全球範圍內重要的隱私保護法律法規（如GDPR、CCPA等）的核心原則與影響。 第二部分：加密的藝術——構建數據安全的基石 加密技術是數據隱私最直接、最有效的防綫。本書將係統性地介紹各種主流的加密技術，從基礎的密碼學原理到前沿的密碼學應用，幫助讀者理解加密如何實現數據的機密性、完整性與身份認證。我們不會停留在理論層麵，而是會結閤實際應用場景，探討不同加密算法的適用性與局限性。 密碼學基礎： 對稱加密： DES、AES等算法的原理、特點、優缺點及應用。密鑰管理的重要性。 非對稱加密： RSA、ECC等算法的原理，公鑰與私鑰的生成與使用。數字簽名與數字證書。 哈希函數： MD5、SHA係列等算法的功能，如何用於數據完整性校驗和密碼存儲。 現代密碼學應用： TLS/SSL： 互聯網通信的安全協議，如何利用加密技術保護網頁瀏覽和數據傳輸。 端到端加密： 消息應用、文件存儲等場景下的端到端加密實現方式與挑戰。 同態加密： 在加密狀態下進行數據計算的技術，徹底解決數據在計算過程中的隱私問題，探討其發展現狀與應用前景。 後量子密碼學： 應對量子計算威脅的新一代密碼學技術，介紹其研究進展與潛在影響。 密鑰管理策略： 深入探討密鑰的生成、存儲、分發、輪換與銷毀等生命周期管理，以及 HSM（硬件安全模塊）等硬件安全設備的作用。 第三部分：匿名的迷宮——在透明世界中隱匿行蹤 在數字世界中，即便是加密的數據，其元數據、訪問模式等也可能暴露大量信息。匿名技術旨在隱藏用戶的身份、行為軌跡，從而在不犧牲必要功能的前提下，最大程度地保護用戶隱私。本部分將深入探討各種實現匿名的技術手段，並分析其背後的權衡與取捨。 匿名化技術概覽： 數據匿名化與去標識化： 泛化、抑製、K-匿名、L-多樣性、T-接近性等技術，以及它們在數據集發布與共享中的應用。 網絡匿名技術： 代理服務器（Proxy）： HTTP代理、SOCKS代理的工作原理與局限性。 Tor網絡： 洋蔥路由的工作機製，如何通過多層加密和節點轉發實現匿名瀏覽。探討其優缺點及麵臨的挑戰。 VPN（虛擬私人網絡）： VPN如何加密流量並隱藏真實IP地址，不同VPN協議的安全性。 混淆網絡（Mixnets）： 一種更高級的網絡匿名技術，介紹其工作原理與應用場景。 區塊鏈與匿名性： 公鏈的透明性與隱私挑戰： 分析比特幣、以太坊等公鏈的交易記錄公開性。 隱私增強型區塊鏈技術： 零知識證明（Zero-Knowledge Proofs）： 在不泄露任何信息的情況下證明某個陳述的真實性，在區塊鏈中的應用（如 zk-SNARKs, zk-STARKs）。 同態加密在區塊鏈中的應用。 環簽名（Ring Signatures）與隱匿地址（Stealth Addresses）。 門羅幣（Monero）等隱私幣的技術原理。 瀏覽器指紋與反追蹤技術： 分析瀏覽器指紋的構成要素，以及各種反追蹤、去匿名化技術，並介紹相應的防禦策略。 第四部分：實踐的智慧——構建綜閤性的隱私保護體係 理論技術最終要落地到實踐。《數據隱私的守護者：加密與匿名技術前沿》的最後一部分，將聚焦於如何將所學的加密與匿名技術融會貫通，構建一個係統、有效的隱私保護體係。這不僅僅是技術堆疊，更是策略、流程與意識的協同。 隱私設計原則（Privacy by Design）： 如何在産品設計初期就將隱私保護融入其中。 差分隱私（Differential Privacy）： 一種統計學上的隱私保護框架，如何在分析大規模數據時，保證單個數據點的存在與否不會對分析結果産生顯著影響。 安全多方計算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）： 允許多方在不暴露各自私有數據的情況下，共同進行計算，探討其在數據聯閤分析、聯邦學習等場景的應用。 聯邦學習（Federated Learning）與隱私保護： 如何在不集中收集用戶數據的情況下，訓練機器學習模型，並結閤加密技術進一步增強隱私。 用戶隱私意識與教育： 技術之外，用戶自身的行為習慣和對隱私的認知同樣至關重要。 未來展望： 展望隱私保護技術的未來發展趨勢，以及可能麵臨的新挑戰與機遇。 本書的獨特價值： 深度而非廣度： 專注於加密與匿名這兩大核心技術，力求深入解析其原理、機製與前沿進展，而非淺嘗輒止。 理論與實踐的結閤： 在介紹技術原理的同時，穿插大量的實際應用場景與案例分析，幫助讀者理解技術如何解決現實問題。 前沿性與體係化： 涵蓋瞭諸如同態加密、零知識證明、後量子密碼學等前沿技術，並將其納入一個完整的隱私保護體係框架下。 強調權衡與取捨： 任何技術都有其局限性，本書將引導讀者理解不同技術在安全性、效率、可用性之間的權衡，做齣更明智的選擇。 麵嚮未來： 關注正在興起的新技術（如AI、區塊鏈）對隱私保護帶來的影響，以及相應的應對策略。 《數據隱私的守護者：加密與匿名技術前沿》是一本獻給所有關注數據隱私安全的人士的指南。無論您是技術開發者、安全專傢、政策製定者，還是對個人數據隱私充滿憂慮的普通讀者，本書都將為您打開一扇通往安全數字世界的大門，助您成為自己數據的主人，捍衛數字時代的個人隱私。

評分☆☆☆☆☆

在我接觸到的眾多網絡安全書籍中，有很多側重於傳統的安全防護手段，例如防火牆、入侵檢測係統（IDS）等。然而，隨著網絡攻擊的日益智能化和復雜化，我深感有必要學習一些更前沿的技術，而深度學習無疑是其中最具潛力的一個方嚮。這本書的齣現，讓我看到瞭將深度學習的強大能力應用於Web安全領域的希望。我非常好奇書中是否會詳細講解如何利用深度學習模型來分析海量的日誌數據，從而發現隱藏在其中的安全威脅。同時，我也期待能夠學習到如何通過深度學習來提升安全漏洞的掃描和分析效率，甚至能夠預測潛在的攻擊嚮量。書中如果能提供一些關於如何構建一個能夠自主學習和進化的Web安全防禦體係的思路，那就太有價值瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對網絡安全領域充滿熱情的研究者，我一直在尋找能夠將最新的技術趨勢與實際應用相結閤的資源。這本書的齣現，就像是一場及時雨。它的主題“Web安全之深度學習實戰”恰好擊中瞭我的興趣點。我特彆關注書中是否會深入探討深度學習在識彆和防禦新型網絡攻擊方麵的潛力。例如，是否會介紹如何利用捲積神經網絡（CNN）來分析網頁內容，以檢測釣魚網站或惡意腳本？或者，如何使用循環神經網絡（RNN）或Transformer模型來理解和預測網絡流量的異常模式，從而提前預警潛在的入侵行為？我期望這本書能夠提供清晰的理論框架，並輔以詳盡的代碼示例和實驗數據，幫助我理解深度學習算法如何在復雜的Web安全場景中發揮作用。如果書中還能提供一些關於數據集的選擇、預處理以及模型評估的實用建議，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對於我這樣一位渴望將技術應用於實踐的學習者來說，無疑是一個極大的鼓舞。我一直對深度學習在處理海量、復雜數據方麵的能力深感敬佩，而將其與Web安全這一充滿挑戰的領域相結閤，更是讓我充滿瞭探索的欲望。我非常期待書中能夠深入剖析深度學習算法如何被應用於識彆和阻止各種Web攻擊，例如SQL注入、跨站腳本（XSS）攻擊的檢測，甚至是自動化漏洞挖掘。我希望能看到書中詳細講解如何構建和訓練一個能夠實時監測和響應網絡威脅的深度學習模型，並提供清晰的代碼實現和部署指南。如果書中還能提供一些關於如何在資源受限的環境下部署深度學習模型，以及如何處理模型更新和迭代的策略，那就更加完美瞭，能夠讓我更好地將理論知識轉化為實際的安全能力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名網絡安全從業者，日常工作中經常需要麵對各種各樣層齣不窮的網絡攻擊。長期以來，我一直對如何利用人工智能，特彆是深度學習，來更有效地應對這些挑戰感到好奇。這本書的標題“Web安全之深度學習實戰”正是我一直渴望得到的。我特彆想瞭解書中是如何將深度學習模型應用於諸如惡意軟件識彆、用戶行為分析、DDoS攻擊防護等實際安全場景的。我希望書中能夠詳細介紹具體的模型架構，比如如何選擇閤適的神經網絡層，如何進行特徵工程，以及如何訓練和優化模型以達到最佳的檢測和防禦效果。如果書中還能分享一些關於如何處理現實世界中數據的不完整性、噪聲以及對抗性攻擊的技巧，那將極大地提升這本書的實用價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有吸引力，那種深邃的藍色搭配著抽象的電路紋理，瞬間就勾起瞭我對網絡安全和深度學習領域的好奇心。我一直對如何利用前沿技術來對抗日益復雜的網絡威脅抱有濃厚的興趣，而這本書的標題正是我一直在尋找的。在翻閱目錄的時候，我注意到它涵蓋瞭諸如惡意軟件檢測、入侵防禦係統、釣魚網站識彆等多個關鍵的安全應用場景，並且明確提到瞭“深度學習實戰”的字樣，這讓我對接下來的內容充滿瞭期待。我尤其關心書中是否會詳細講解如何構建和訓練深度學習模型來解決這些實際的安全問題，比如會介紹哪些主流的深度學習框架，以及如何針對不同的安全任務進行模型選擇和優化。希望它不僅能提供理論上的指導，更能帶來詳實的實踐案例，讓我能夠真正地將所學知識應用於實際工作中，提升我在這方麵的能力。

評分☆☆☆☆☆

本書首先介紹主流的機器學習工具，以及Python應用於機器學習的優勢，並介紹Scikit-Learn環境搭建、TensorFlow環境搭建。接著介紹機器學習的基本概念和Web安全基礎知識。然後深入講解幾個機器學習算法在Web安全領域的實際應用，如K近鄰、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯迴歸、支持嚮量機、K-Means算法、FP-growth、隱式馬爾可夫、有嚮圖、神經網絡等，還介紹瞭深度學習算法CNN、RNN。

評分☆☆☆☆☆

實用的書很不錯

評分☆☆☆☆☆

還沒有細看。結閤代碼講解。

評分☆☆☆☆☆

學習新知識，避免被時代淘汰

評分☆☆☆☆☆

書，很滿意還不錯，包裝的比較好

評分☆☆☆☆☆

好書，有見識有內涵，不可多得的好書

評分☆☆☆☆☆

個人感覺對於開始利用機器學習研究web安全的人來說乾貨滿滿，也可以作為學習機器學習基礎和web安全基礎的書籍，重在方法

評分☆☆☆☆☆

物流快速，內容較新，操作性還可以

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本書，好好學習