Web安全之机器学习入门 计算机与互联网 书籍|6417905 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘焱 著

图书标签:

• Web安全
• 机器学习
• 计算机安全
• 网络安全
• Python
• 数据分析
• 漏洞
• 攻击防御
• 实战
• 入门

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111576426

商品编码：15532380360

丛书名： 智能系统与技术丛书

出版时间：2017-08-01

书名：	Web安全之机器学习入门|6417905
图书定价：	79元
图书作者：	刘焱
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2017/8/1 0:00:00
ISBN号：	9787111576426
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

目录

对本书的赞誉 序一 序二 序三 前言 第1章　通向智能安全的旅程 1 1.1　人工智能、机器学习与深度学习 1 1.2　人工智能的发展 2 1.3　国内外网络安全形势 3 1.4　人工智能在安全领域的应用 5 1.5　算法和数据的辩证关系 9 1.6　本章小结 9 参考资源 10 第2章　打造机器学习工具箱 11 2.1　Python在机器学习领域的优势 11 2.1.1　NumPy 11 2.1.2　SciPy 15 2.1.3　NLTK 16 2.1.4　Scikit-Learn 17 2.2　TensorFlow简介与环境搭建 18 2.3　本章小结 19 参考资源 20 第3章　机器学习概述 21 3.1　机器学习基本概念 21 3.2　数据集 22 3.2.1　KDD 99数据 22 3.2.2　HTTP DATASET CSIC 2010 26 3.2.3　SEA数据集 26 3.2.4　ADFA-LD数据集 27 3.2.5　Alexa域名数据 29 3.2.6　Scikit-Learn数据集 29 3.2.7　MNIST数据集 30 3.2.8　Movie Review Data 31 3.2.9　SpamBase数据集 32 3.2.10　Enron数据集 33 3.3　特征提取 35 3.3.1　数字型特征提取 35 3.3.2　文本型特征提取 36 3.3.3　数据读取 37 3.4　效果验证 38 3.5　本章小结 40 参考资源 40 第4章　Web安全基础 41 4.1　XSS攻击概述 41 4.1.1　XSS的分类 43 4.1.2　XSS特殊攻击方式 48 4.1.3　XSS平台简介 50 4.1.4　近年典型XSS攻击事件分析 51 4.2　SQL注入概述 53 4.2.1　常见SQL注入攻击 54 4.2.2　常见SQL注入攻击载荷 55 4.2.3　SQL常见工具 56 4.2.4　近年典型SQL注入事件分析 60 4.3　WebShell概述 63 4.3.1　WebShell功能 64 4.3.2　常见WebShell 64 4.4　僵尸网络概述 67 4.4.1　僵尸网络的危害 68 4.4.2　近年典型僵尸网络攻击事件分析 69 4.5　本章小结 72 参考资源 72 第5章　K近邻算法 74 5.1　K近邻算法概述 74 5.2　示例：hello world！K近邻 75 5.3　示例：使用K近邻算法检测异常操作（一） 76 5.4　示例：使用K近邻算法检测异常操作（二） 80 5.5　示例：使用K近邻算法检测Rootkit 81 5.6　示例：使用K近邻算法检测WebShell 83 5.7　本章小结 85 参考资源 86 第6章　决策树与随机森林算法 87 6.1　决策树算法概述 87 6.2　示例：hello world！决策树 88 6.3　示例：使用决策树算法检测POP3暴力破解 89 6.4　示例：使用决策树算法检测FTP暴力破解 91 6.5　随机森林算法概述 93 6.6　示例：hello world！随机森林 93 6.7　示例：使用随机森林算法检测FTP暴力破解 95 6.8　本章小结 96 参考资源 96 第7章　朴素贝叶斯算法 97 7.1　朴素贝叶斯算法概述 97 7.2　示例：hello world！朴素贝叶斯 98 7.3　示例：检测异常操作 99 7.4　示例：检测WebShell（一） 100 7.5　示例：检测WebShell（二） 102 7.6　示例：检测DGA域名 103 7.7　示例：检测针对Apache的DDoS攻击 104 7.8　示例：识别验证码 107 7.9　本章小结 108 参考资源 108 第8章　逻辑回归算法 109 8.1　逻辑回归算法概述 109 8.2　示例：hello world！逻辑回归 110 8.3　示例：使用逻辑回归算法检测Java溢出攻击 111 8.4　示例：识别验证码 113 8.5　本章小结 114 参考资源 114 第9章　支持向量机算法 115 9.1　支持向量机算法概述 115 9.2　示例：hello world！支持向量机 118 9.3　示例：使用支持向量机算法识别XSS 120 9.4　示例：使用支持向量机算法区分僵尸网络DGA家族 124 9.4.1　数据搜集和数据清洗 124 9.4.2　特征化 125 9.4.3　模型验证 129 9.5　本章小结 130 参考资源 130 第10章　K-Means与DBSCAN算法 131 10.1　K-Means算法概述 131 10.2　示例：hello world！K-Means 132 10.3　示例：使用K-Means算法检测DGA域名 133 10.4　DBSCAN算法概述 135 10.5　示例：hello world！DBSCAN 135 10.6　本章小结 137 参考资源 137 第11章　Apriori与FP-growth算法 138 11.1　Apriori算法概述 138 11.2　示例：hello world！Apriori 140 11.3　示例：使用Apriori算法挖掘XSS相关参数 141 11.4　FP-growth算法概述 143 11.5　示例：hello world！FP-growth 144 11.6　示例：使用FP-growth算法挖掘疑似僵尸主机 145 11.7　本章小结 146 参考资源 146 第12章　隐式马尔可夫算法 147 12.1　隐式马尔可夫算法概述 147 12.2　hello world! 隐式马尔可夫 148 12.3　示例：使用隐式马尔可夫算法识别XSS攻击（一） 150 12.4　示例：使用隐式马尔可夫算法识别XSS攻击（二） 153 12.5　示例：使用隐式马尔可夫算法识别DGA域名 159 12.6　本章小结 162 参考资源 162 第13章　图算法与知识图谱 163 13.1　图算法概述 163 13.2　示例：hello world！有向图 164 13.3　示例：使用有向图识别WebShell 169 13.4　示例：使用有向图识别僵尸网络 173 13.5　知识图谱概述 176 13.6　示例：知识图谱在风控领域的应用 177 13.6.1　检测疑似账号被盗 178 13.6.2　检测疑似撞库攻击 179 13.6.3　检测疑似刷单 181 13.7　示例：知识图谱在威胁情报领域的应用 183 13.7.1　挖掘后门文件潜在联系 184 13.7.2　挖掘域名潜在联系 185 13.8　本章小结 187 参考资源 187 第14章　神经网络算法 188 14.1　神经网络算法概述 188 14.2　示例：hello world！神经网络 190 14.3　示例：使用神经网络算法识别验证码 190 14.4　示例：使用神经网络算法检测Java溢出攻击 191 14.5　本章小结 193 参考资源 194 第15章　多层感知机与DNN算法 195 15.1　神经网络与深度学习 195 15.2　TensorFlow编程模型 196 15.2.1　操作 197 15.2.2　张量 197 15.2.3　变量 198 15.2.4　会话 198 15.3　TensorFlow的运行模式 198 15.4　示例：在TensorFlow下识别验证码（一） 199 15.5　示例：在TensorFlow下识别验证码（二） 202 15.6　示例：在TensorFlow下识别验证码（三） 205 15.7　示例：在TensorFlow下识别垃圾邮件（一） 207 15.8　示例：在TensorFlow下识别垃圾邮件（二） 209 15.9　本章小结 210 参考资源 210 第16章　循环神经网络算法 212 16.1　循环神经网络算法概述 212 16.2　示例：识别验证码 213 16.3　示例：识别恶意评论 216 16.4　示例：生成城市名称 220 16.5　示例：识别WebShell 222 16.6　示例：生成常用密码 225 16.7　示例：识别异常操作 227 16.8　本章小结 230 参考资源 230 第17章　卷积神经网络算法 231 17.1　卷积神经网络算法概述 231 17.2　示例：hello world！卷积神经网络 234 17.3　示例：识别恶意评论 235 17.4　示例：识别垃圾邮件 237 17.5　本章小结 240 参考资源 242

潜入数字暗流：掌握信息时代的核心防御术 在这个数据洪流与智能交互交织的时代，信息安全早已不是遥不可及的议题，而是与我们每个人息息相关的生存法则。从个人的隐私数据到企业的核心机密，再到国家层面的关键基础设施，无一不暴露在无形却无处不在的威胁之下。网络攻击手段日新月异，其背后往往是技术、智能与策略的综合博弈。想要在这场持续升级的攻防战中立于不败之地，仅仅依靠传统的防御体系已显捉襟见肘。 本书并非探讨如何构建防火墙、如何进行漏洞扫描，亦或是如何配置安全策略的“硬核”技术手册。相反，它将带领读者踏上一段更加前沿、更具洞察力的探索之旅，聚焦于驱动现代网络安全变革的核心力量——机器学习。 想象一下，当无数数据如潮水般涌来，如何从中快速识别出那些潜藏的恶意行为？当攻击者采用模糊、变异、甚至前所未见的策略时，传统的基于规则的检测方式如何做到“见招拆招”？这时，机器学习的强大能力便显露无疑。它能够从海量数据中学习规律，识别异常模式，甚至预测潜在的威胁，从而为网络安全构筑起一道智能化的、自适应的屏障。 本书旨在为那些渴望理解并掌握信息安全新维度，尤其是希望借力人工智能技术应对日益严峻的网络挑战的读者，提供一个清晰、系统且富有实践指导意义的入门路径。我们所要探讨的，是如何将机器学习的原理、方法与技术，巧妙地应用于解决现实世界中的网络安全问题。 核心内容聚焦： 本书将从以下几个核心层面，层层递进地展现机器学习在网络安全领域的应用前景与实践方法： 第一部分：理解基础——数字世界的“智慧”之源 在深入探讨安全应用之前，我们有必要建立起对机器学习基本概念的清晰认知。这一部分将以通俗易懂的方式，揭示机器学习究竟是什么，它为何能在众多领域大放异彩，尤其是在处理庞大、复杂、且不断变化的数据时，其优势所在。 机器学习的基石： 我们将从最基础的概念讲起，例如什么是“学习”？机器如何通过数据“学习”？区分监督学习、无监督学习、强化学习等主要范式，并阐述它们各自适用于解决何种类型的问题。 数据是燃料： 深入分析在网络安全场景下，数据的重要性。我们将探讨各种类型的数据来源，如日志文件、网络流量、恶意软件样本、用户行为数据等，以及如何对这些数据进行预处理、特征工程，使其能够被机器学习模型有效利用。 模型之眼： 介绍几种最常用、最适合网络安全场景的机器学习模型。例如，决策树的直观性，支持向量机的强大分类能力，以及神经网络的深度学习潜力。我们会重点讲解这些模型的工作原理，以及它们如何被“训练”以识别安全威胁。 评估与优化： 学习如何衡量一个机器学习模型的“好坏”至关重要。本书将介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等，并探讨如何根据实际需求对模型进行调优，以达到最佳的安全防护效果。 第二部分：实战演练——机器学习在网络安全中的关键应用 在掌握了基本原理之后，本书将带领读者走进真实的网络安全场景，亲身体验机器学习的强大威力。我们将聚焦于几个最具代表性的应用领域，并辅以案例分析和概念性的技术讲解。 恶意软件检测的“火眼金睛”： 传统杀毒软件依赖于已知病毒签名，但面对变异、零日攻击时，其防御能力会大打折扣。机器学习能够通过分析恶意软件的行为模式、代码特征等，识别未知威胁。我们将探讨如何利用机器学习构建更加智能、主动的恶意软件检测系统。 网络入侵检测的“哨兵”： 海量的网络流量中，往往隐藏着异常或恶意的访问行为。机器学习可以学习正常的网络流量模式，并从中检测出偏离常态的异常流量，如端口扫描、DDoS攻击、APT攻击迹象等，从而为入侵检测提供强大的支持。 垃圾邮件与钓鱼攻击的“滤网”： 每天都有大量的垃圾邮件和钓鱼链接充斥着我们的收件箱。机器学习算法能够分析邮件内容、发送者信息、链接特征等，精准识别并拦截这些有害信息，有效保护用户免受骚扰和欺骗。 用户行为分析的“数字画像”： 识别内部威胁或账户被盗的关键在于理解用户的正常行为模式。机器学习可以通过分析用户的登录时间、访问资源、操作习惯等，构建用户的“数字画像”，并及时发现任何异常的行为，如员工违规操作、账户异常登录等。 漏洞挖掘与风险评估的新视角： 机器学习也能够辅助安全研究人员，通过分析大量的代码库、公开披露的漏洞信息，甚至代码的执行路径，来发现潜在的软件漏洞，或对系统进行更全面的风险评估。 第三部分：挑战与展望——通往智能安全之路 正如任何新兴技术一样，机器学习在网络安全领域的应用也面临着挑战，同时孕育着无限的未来。 数据偏差与对抗性攻击： 机器学习模型的性能高度依赖于训练数据的质量和数量。数据中的偏差可能导致模型误判，而精心设计的“对抗性样本”甚至可以欺骗强大的机器学习模型。我们将探讨这些挑战，以及如何应对。 可解释性与透明度： 许多先进的机器学习模型，特别是深度学习模型，如同一个“黑箱”，其决策过程难以理解。在安全领域，了解“为何”会触发警报至关重要。我们将讨论模型可解释性的重要性，以及相关的研究方向。 持续演进的威胁与模型的自适应： 网络安全威胁是不断演变的，攻击者也在不断适应防御技术。因此，机器学习模型也需要具备持续学习和自我更新的能力，以应对不断变化的威胁环境。 伦理与隐私考量： 在利用机器学习进行安全防护的同时，也需要关注数据隐私和伦理问题，确保技术的使用符合法律法规和社会规范。 本书特色： 理论与实践的有机结合： 并非纯粹的理论堆砌，而是注重机器学习概念在网络安全场景下的实际落地。 聚焦核心技术： 深入浅出地讲解机器学习在网络安全中最具影响力的应用方向。 面向初学者： 语言通俗易懂，即使没有深厚的技术背景，也能逐步理解和掌握核心内容。 启发式思维： 旨在激发读者对网络安全智能化发展的思考，为未来学习和实践提供方向。 本书将是你进入信息安全智能化时代的一扇窗口，为你揭示隐藏在数据背后的安全奥秘。通过理解和掌握机器学习在网络安全领域的应用，你将能够更深刻地理解当前的网络威胁，更有效地构建防御体系，并为维护数字世界的安全贡献你的智慧与力量。让我们一起，潜入数字暗流，掌握信息时代的核心防御术。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发在于，它不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于思维方式的书。作者在字里行间渗透着一种“数据驱动”的思维模式，强调了通过分析数据来解决实际问题的力量。在Web安全领域，这意味着我们需要从海量的数据中挖掘有价值的信息，利用机器学习的力量来预测、检测和防御各种安全威胁。书中对各种机器学习算法的讲解，不仅仅是停留在算法本身，更侧重于阐述这些算法是如何被应用于解决Web安全问题的。例如，在介绍聚类算法时，作者将其与异常流量检测联系起来，解释了如何通过识别与正常流量模式不同的“异常簇”来发现潜在的网络攻击。这种将算法与应用场景紧密结合的讲解方式，让我对机器学习在Web安全中的实际价值有了全新的认识，也激发了我运用这些技术解决实际问题的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都令人印象深刻。作者并没有止步于理论的罗列，而是通过大量的实际案例，将理论知识与Web安全实践紧密结合。例如，在讲解如何利用机器学习检测SQL注入攻击时，作者详细剖析了攻击的原理、数据特征的提取过程，并提供了Python代码示例，指导读者如何构建和训练一个有效的检测模型。代码清晰规范，注释详尽，即便对编程不太熟悉的读者，也能照着一步步地实现。更难得的是，书中还涉及了一些前沿的Web安全问题，比如DDoS攻击的智能缓解、恶意软件的自动化检测等，这些内容对于提升从业人员的实战能力具有极大的指导意义。我尤其喜欢书中关于模型评估与优化的部分，作者深入浅出地讲解了精确率、召回率、F1分数等评估指标，并提供了多种优化模型性能的方法，例如特征选择、参数调优、集成学习等。这些内容不仅让我学到了如何评估模型的优劣，更教会了我如何不断迭代优化，让模型在实际应用中发挥出最佳效果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计非常人性化，字体大小适中，行间距舒适，使得阅读体验非常流畅。每当遇到一个重要的概念或公式，都会被单独高亮显示，方便读者快速捕捉关键信息。书中大量的图表和插图，不仅美化了页面，更重要的是，它们清晰地展示了复杂的概念和模型结构，大大提升了理解效率。我尤其赞赏作者在每章结尾都附带的“总结与回顾”部分，这能够帮助读者巩固本章所学内容，并为下一章的学习做好准备。此外，书中还提供了一个在线代码仓库，方便读者下载和运行书中提供的代码示例。这种线上线下结合的学习方式，大大增强了学习的互动性和实践性。总而言之，这本书不仅在内容上具有极高的学术价值和实践意义，在形式上也是一本精心打磨的优秀作品，能够给读者带来愉悦的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，蓝白相间的色调，搭配简洁的几何图形，给人一种专业又不失亲和力的感觉。翻开扉页，油墨的清香扑面而来，印刷质量堪称一流，纸张厚实，触感温润，长时间阅读也不会感到疲劳。目录部分，章节划分清晰，条理分明，从基础概念到高级应用，循序渐进，让人对全书的知识体系有了初步的了解。每个章节的标题都经过精心设计，既点明了核心内容，又带有一丝神秘感，激发读者进一步探索的欲望。内容方面，作者在开篇就为我们描绘了一个宏大的图景，详细阐述了机器学习在Web安全领域的重要性以及其未来发展趋势。我尤其欣赏作者在介绍基础概念时所采用的类比手法，将复杂的理论知识生动形象地呈现在读者面前，例如，将特征工程比作“为机器学习模型量身定制的训练菜单”，将模型训练比作“循序渐进的考试过程”，这种通俗易懂的讲解方式，极大地降低了初学者的入门门槛，让我这个非科班出身的读者也能快速掌握核心要义。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我最大的感受就是这本书的逻辑性非常强。作者在构建知识体系时，充分考虑了读者的认知过程，层层递进，环环相扣。每一个概念的引入，都建立在前一个概念的基础上，确保读者能够顺畅地理解。例如，在介绍神经网络模型之前，作者首先回顾了感知机和多层感知机的原理，为理解更复杂的深度学习模型打下了坚实的基础。此外，书中还穿插了许多“知识点拓展”和“思考题”，这些小插曲不仅丰富了内容，更鼓励读者主动思考，将所学知识融会贯通。作者的叙述风格十分严谨，但又不失幽默感，偶尔出现的网络流行语或有趣的段子，让原本枯燥的技术书籍变得生动有趣。我记得在讲解对抗样本时，作者用了一个“虚拟敌人”的比喻，生动地描绘了模型在面对精心构造的恶意输入时所表现出的脆弱性，让我对这一概念有了更深刻的认识。