AI安全三部麯 Web安全之強化學習與GAN+Web安全之深度學習實戰+機器學習入門 dz3c pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

劉焱 著

圖書標籤:

• AI安全
• Web安全
• 強化學習
• GAN
• 深度學習
• 機器學習
• 實戰
• 網絡安全
• dz3c
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店鋪： 書海尋夢圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111593454

商品編碼：26670098899

定價：￥79.00作者：

• I S B N ：978-7-111-59345-4
• 條碼書號：9787111593454
• 上架日期：2018/3/27
• 齣版日期：2018/3/1
• 版       次：1-1
• 齣 版 社：
• 叢 書 名： 
• 頁     數：262    

本書是作者AI安全領域三部麯的第三部，重點介紹強化學習和生成對抗網絡的基礎知識和實際應用，特彆是在安全領域中攻防建設的實際應用。全書共14章，從AI安全攻防的基礎知識，到智能工具的打造，全麵介紹如何使用AI做安全建設的方法。內容包括如何衡量機器學習算法的性能以及集成學習的基本知識，強化學習中單智能體的強化學習，Keras下強化學習算法的一種實現：Keras-rl，強化學習領域經常使用的OpenAIGym環境；基於機器學習的惡意程序識彆技術以及常見的惡意程序免殺方法，如何使用強化學習生成免殺程序，並進一步提升殺毒軟件的檢測能力，提升WAF的防護能力，提升反垃圾郵件的檢測能力；生成對抗網絡的基礎知識，以及針對機器學習、強化學習的幾種攻擊方式。

CONTENTS

目錄

對本書的贊譽

前言

第1章 AI安全之攻與防1

1.1 AI設備的安全2

1.2 AI模型的安全3

1.3 使用AI進行安全建設4

1.4 使用AI進行攻擊9

1.5 本章小結9

第2章 打造機器學習工具箱11

2.1 TensorFlow11

2.2 Keras13

2.3 Anaconda14

2.4 OpenAI Gym19

2.5 Keras-rl19

2.6 XGBoost19

2.7 GPU服務器20

2.8 本章小結23

第3章 性能衡量與集成學習24

3.1 常見性能衡量指標24

3.1.1 測試數據24

3.1.2 混淆矩陣25

3.1.3 準確率與召迴率25

3.1.4 準確度與F1-Score26

3.1.5 ROC與AUC27

3.2 集成學習28

3.2.1 Boosting算法29

..............

定價：￥79.00作者：

• I S B N ：978-7-111-58447-6
• 條碼書號：9787111584476
• 上架日期：2017/12/18
• 齣版日期：2017/12/20
• 版       次：1-1
• 齣 版 社：
• 叢 書 名： 
• 頁     數：251    

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。深度學習在數據量以指數級不斷增長的未來有可能是唯壹的齣路。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。隨後講解瞭使用機器學習技術解決實際安全問題的案例，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。

ONTENTS

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48

4.3 數據收集層53

4.4 消息層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

.............

定價：￥79.00作者：

• I S B N ：978-7-111-57642-6
• 條碼書號：9787111576426
• 上架日期：2017/8/22
• 齣版日期：2017/8/25
• 版       次：1-1
• 齣 版 社：
• 叢 書 名： 
• 頁     數：242    

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之CNN、RNN。本書針對每一個算法都給齣瞭具體案例，如使用K近鄰算法識彆XSS攻擊、使用決策樹算法識彆SQL注入攻擊、使用邏輯迴歸算法識彆惡意廣告點擊、使用K-Means算法檢測DGA域名等。本書作者在安全領域有多年開發經驗，全書理論結閤實際，案例豐富，講解清晰，適閤於有信息安全基礎知識的網絡開發與運維技術人員參考。

Contents?目 錄

對本書的贊譽

序一

序二

序三

前言

第1章 通嚮智能安全的旅程  1

1.1 人工智能、機器學習與深度學習  1

1.2 人工智能的發展  2

1.3 國內外網絡安全形勢  3

1.4 人工智能在安全領域的應用  5

1.5 算法和數據的辯證關係  9

1.6 本章小結  9

參考資源  10

第2章 打造機器學習工具箱  11

2.1 Python在機器學習領域的優勢  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簡介與環境搭建  18

2.3 本章小結  19

參考資源  20

第3章 機器學習概述  21

3.1 機器學習基本概念  21

3.2 數據集  22

3.2.1 KDD 99數據  22

3.2.2 HTTP DATASET CSIC 2010  26

3.2.3 SEA數據集  26

3.2.4 ADFA-LD數據集  27

3.2.5 Alexa域名數據  29

3.2.6 Scikit-Learn數據集  29

3.2.7 MNIST數據集  30

3.2.8 Movie Review Data  31

3.2.9 SpamBase數據集  32

3.2.10 Enron數據集  33

3.3 特徵提取  35

3.3.1 數字型特徵提取  35

3.3.2 文本型特徵提取  36

3.3.3 數據讀取  37

3.4 效果驗證  38

3.5 本章小結  40

參考資源  40

第4章 Web安全基礎  41

4.1 XSS攻擊概述  41

4.1.1 XSS的分類  43

4.1.2 XSS特殊攻擊方式  48

4.1.3 XSS平颱簡介  50

4.1.4 近年典型XSS攻擊事件分析  51

4.2 SQL注入概述  53

4.2.1 常見SQL注入攻擊  54

4.2.2 常見SQL注入攻擊載荷  55

4.2.3 SQL常見工具  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 常見WebShell  64

4.4 僵屍網絡概述  67

4.4.1 僵屍網絡的危害  68

4.4.2 近年典型僵屍網絡攻擊事件分析  69

4.5 本章小結  72

參考資源  72

第5章 K近鄰算法  74

5.1 K近鄰算法概述  74

5.2 示例：hello world！K近鄰  75

5.3 示例：使用K近鄰算法檢測異常操作（一）  76

5.4 示例：使用K近鄰算法檢測異常操作（二）  80

5.5 示例：使用K近鄰算法檢測Rootkit  81

5.6 示例：使用K近鄰算法檢測WebShell  83

5.7 本章小結  85

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《AI安全三部麯：Web安全之強化學習與GAN+Web安全之深度學習實戰+機器學習入門》—— 深度解析前沿技術，構建堅不可摧的網絡防綫 在數字化浪潮席捲全球的今天，網絡安全的重要性不言而喻。隨著人工智能技術的飛速發展，其在網絡攻防領域的應用也日益廣泛和深入。本書《AI安全三部麯》正是一部凝聚瞭作者深厚技術功底與前瞻性洞察的力作，它以“AI賦能Web安全”為主綫，係統地闡述瞭如何利用強化學習、生成對抗網絡（GAN）以及深度學習等前沿人工智能技術，來構建更加智能、高效、動態的網絡安全防護體係。本書並非簡單地羅列技術名詞，而是深入淺齣地剖析瞭這些技術的核心原理、在Web安全場景下的具體應用、麵臨的挑戰以及未來的發展趨勢，為讀者提供瞭一條通往更高級彆網絡安全防護的清晰路徑。 第一捲：Web安全之強化學習與GAN——打造智能防禦的新範式 本書的第一捲聚焦於強化學習與生成對抗網絡（GAN）在Web安全領域的應用。強化學習作為一種模擬生物學習機製的人工智能方法，其核心在於通過“試錯”與“奬勵”來讓智能體（Agent）學習最優決策。在Web安全領域，這一原理被巧妙地轉化為構建智能攻擊檢測與防禦係統。 想象一下，一個傳統的入侵檢測係統（IDS）可能依賴於靜態的規則庫或已知的攻擊模式。然而，攻擊者總是在不斷進化，尋找新的漏洞和繞過方法。強化學習則能夠讓防禦係統具備“自主學習”的能力。例如，當係統遇到一個從未見過的網絡流量模式時，它可以通過與環境（網絡流量）的交互，嘗試不同的響應策略（例如，阻斷、放行、記錄），並根據反饋（是否成功阻止瞭潛在攻擊，是否誤判）來調整自身的行為策略。這種動態的、自適應的學習能力，使得防禦係統能夠更有效地應對層齣不窮的新型攻擊。 書中會詳細介紹如何將強化學習的算法，如Q-learning、Deep Q-Networks (DQN) 或Proximal Policy Optimization (PPO)，應用於網絡流量的異常檢測、惡意URL識彆、用戶行為分析等方麵。例如，通過訓練一個強化學習模型來模擬用戶在Web應用中的正常行為，任何偏離正常行為的模式都可能被標記為潛在的威脅。此外，強化學習還可以用於自動化安全策略的優化，根據實時網絡環境的變化，動態調整防火牆規則、訪問控製策略等，實現“主動防禦”和“自適應安全”。 生成對抗網絡（GAN）的引入，則為Web安全帶來瞭另一層麵的創新。GAN由一個生成器（Generator）和一個判彆器（Discriminator）組成，它們在一個“零和博弈”的過程中相互競爭、共同進步。在安全領域，GAN最直觀的應用之一就是生成逼真的“假數據”來訓練和測試安全模型。 對於Web安全而言，最棘手的挑戰之一就是缺乏足夠的多樣化、大規模的攻擊樣本來訓練檢測模型。攻擊樣本的獲取往往成本高昂且存在法律風險。GAN能夠生成大量與真實攻擊數據相似的閤成數據，用於增強現有安全模型的魯棒性和泛化能力。例如，可以利用GAN生成各種變種的SQL注入、跨站腳本（XSS）攻擊payload，從而訓練齣能夠識彆更廣泛攻擊形式的Web應用防火牆（WAF）。 更進一步，GAN還可以用於模擬攻擊者的思維方式，生成更具迷惑性的攻擊流量，從而迫使防禦係統不斷升級其檢測能力。這形成瞭一個“攻防對抗”的良性循環，推動整個網絡安全技術的發展。書中會深入探討GAN在數據增強、對抗性樣本生成、以及模擬APT（高級持續性威脅）攻擊場景方麵的應用，為讀者揭示如何利用“以假亂真”的技巧來提升防禦的有效性。 第二捲：Web安全之深度學習實戰——構建智能化的漏洞掃描與威脅感知 本書的第二捲則將重心放在深度學習在Web安全領域的實戰應用上。深度學習，特彆是捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM、GRU），已經在圖像識彆、自然語言處理等領域取得瞭巨大成功，其強大的特徵提取和模式識彆能力，同樣適用於Web安全分析。 在Web安全領域，深度學習的應用場景極為廣泛。首先，是智能化的漏洞掃描。傳統的漏洞掃描工具通常依賴於預定義的掃描規則和已知漏洞簽名。然而，零日漏洞（Zero-day Vulnerabilities）的齣現，以及Web應用程序的復雜性和多樣性，使得傳統掃描工具難以應對。深度學習模型可以學習Web應用程序的結構和行為模式，並通過分析代碼、HTTP請求/響應等信息，來識彆潛在的邏輯漏洞、安全配置錯誤，甚至推斷齣可能存在的未知漏洞。 書中會詳細講解如何利用深度學習模型，例如使用CNN來分析Web應用程序的源代碼，識彆危險的函數調用、不安全的API使用等。利用RNN或Transformer模型來分析HTTP請求和響應序列，識彆齣異常的行為模式，如SQL注入、XSS攻擊的嘗試。此外，深度學習模型還可以用於靜態和動態的代碼分析，提高漏洞挖掘的效率和準確性。 其次，是威脅情報的深度分析與關聯。海量的安全日誌、威脅情報報告、以及網絡流量數據，對人工分析而言是巨大的挑戰。深度學習模型能夠從這些海量數據中提取有價值的信息，發現隱藏的關聯，識彆齣復雜的攻擊鏈。例如，可以通過自然語言處理（NLP）技術來分析大量的威脅情報報告，自動提取攻擊者的TOS（Tactics, Techniques, and Procedures），以及他們使用的工具和目標。通過圖神經網絡（GNN）來分析不同安全事件之間的關聯性，構建攻擊圖，從而理解整個攻擊的全局視圖。 本書還將深入探討深度學習在惡意軟件檢測、DDoS攻擊緩解、以及反釣魚等方麵的應用。例如，利用深度學習模型分析惡意軟件的靜態代碼特徵或動態執行行為，實現更精準的惡意軟件識彆。通過分析流量模式的異常，來預測和緩解DDoS攻擊。利用深度學習模型分析郵件內容、URL結構等，來識彆釣魚網站和釣魚郵件。 第三捲：機器學習入門——夯實AI安全理論基礎 為瞭讓讀者能夠更好地理解前兩捲中復雜的AI安全技術，第三捲《機器學習入門》則提供瞭一個堅實的理論基礎。本捲旨在為那些對機器學習算法不熟悉的讀者，提供一個清晰、易懂的學習路徑，幫助他們掌握構建和理解AI安全係統的基本工具。 本捲將從機器學習的基本概念講起，包括監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。我們會詳細介紹經典的機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、K-近鄰（KNN）等，並解釋它們在網絡安全領域的潛在應用。例如，決策樹和隨機森林在異常檢測和分類問題中具有廣泛的應用；SVM在垃圾郵件過濾和入侵檢測中錶現齣色。 同時，本捲也將深入淺齣地介紹神經網絡的基本原理，包括感知機、多層感知機（MLP），以及激活函數、損失函數、反嚮傳播算法等核心概念。這將為讀者理解更復雜的深度學習模型打下堅實的基礎。 此外，本捲還會涵蓋模型評估與優化的重要主題，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等評估指標，以及交叉驗證、正則化、超參數調優等技術。這些知識對於構建和部署高性能的AI安全模型至關重要。 本書特彆強調理論與實踐相結閤。在講解每個算法時，都會結閤Web安全領域的具體案例，例如如何使用邏輯迴歸來判斷一個URL是否為惡意，如何使用支持嚮量機來對網絡流量進行分類。通過實際的代碼示例和實驗指導，讓讀者能夠親手實踐，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 總結：《AI安全三部麯》——邁嚮智能防禦新時代 《AI安全三部麯》通過對強化學習、GAN和深度學習在Web安全領域應用的深入探討，為讀者構建瞭一個全麵、係統的AI安全知識體係。本書不僅介紹瞭先進的技術理念和算法原理，更注重實戰應用，通過大量的案例分析和技術細節，幫助讀者掌握如何將這些前沿技術落地到實際的網絡安全防護工作中。 無論您是希望提升自身Web安全防護能力的安全工程師，還是對AI技術在網絡安全中的應用充滿好奇的研究人員，抑或是希望為企業構建更強大、更智能安全體係的技術管理者，本書都將是您不可多得的寶貴資源。它將引導您穿越AI技術的迷霧，掌握構建新一代智能網絡安全防綫的關鍵鑰匙，共同迎接一個更加安全、可信的網絡未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“AI安全三部麯”本身就勾勒齣瞭一係列引人入勝的主題，而我選擇的這本《Web安全之深度學習實戰》更是直擊我一直以來想要深入瞭解的領域。在如今網絡攻擊日益復雜、手段層齣不窮的背景下，傳統防禦手段往往顯得力不從心，深度學習的引入無疑為Web安全領域帶來瞭新的曙光。我非常期待書中能夠詳盡地介紹各種深度學習模型，例如CNN、RNN、LSTM在Web安全中的應用，比如如何利用它們來檢測SQL注入、XSS攻擊，或者識彆DDoS攻擊流量。我希望作者能夠從理論到實踐，一步步帶領讀者掌握深度學習在Web安全中的應用技巧，包括數據預處理、模型選擇、訓練優化以及實際部署的注意事項。我特彆關注書中是否會包含一些實際案例，展示深度學習模型是如何在真實場景中抵禦各種網絡威脅的，比如通過對海量日誌數據的分析，自動發現潛在的安全漏洞，或者實時監控網絡流量，捕捉異常行為。我也希望作者能提供一些關於如何選擇閤適的深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）以及如何進行模型評估和調優的指導，讓讀者能夠根據自身需求靈活運用所學知識。

評分☆☆☆☆☆

我最近對網絡安全方麵的人工智能應用越來越感興趣，尤其是看到《AI安全三部麯》這個係列的書名，立刻就引起瞭我的注意。這其中，《Web安全之深度學習實戰》這本書，光聽名字就覺得內容非常實用。在當前網絡攻擊手段不斷升級的背景下，深度學習的應用無疑為Web安全提供瞭新的視角和強大的工具。我希望這本書能夠係統地介紹深度學習在Web安全領域的各種應用，比如如何利用捲積神經網絡（CNN）來識彆WebShell、木馬等惡意文件，如何利用循環神經網絡（RNN）或長短期記憶網絡（LSTM）來檢測SQL注入、XSS等攻擊模式，或者如何利用深度學習進行異常流量檢測和用戶行為分析。我期待書中能夠提供詳細的算法講解，並且更重要的是，能夠結閤大量的實戰案例，展示如何將這些深度學習模型應用到實際的Web安全防護場景中。例如，書中是否會講解如何構建一個能夠實時檢測和防禦SQL注入攻擊的係統，或者如何利用深度學習模型來識彆釣魚網站。我希望作者能夠提供清晰的代碼示例和部署指導，讓讀者能夠真正地將學到的知識轉化為解決實際安全問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這套書的名稱《AI安全三部麯》本身就吸引瞭我，尤其是其中包含的《Web安全之強化學習與GAN》。我一直對人工智能在網絡安全領域的創新應用充滿好奇，而強化學習和生成對抗網絡（GAN）無疑是其中最具代錶性的技術。我期待這本書能夠深入淺齣地講解強化學習的基本原理，例如馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-learning、策略梯度等，並詳細闡述這些算法如何在Web安全防護中發揮作用，比如如何利用強化學習來自動化地發現Web應用漏洞，或者構建更智能的網絡入侵檢測係統。同時，我也非常希望能看到GAN在Web安全領域的具體應用，比如如何利用GAN生成逼真的網絡攻擊流量，用於測試防禦係統的魯棒性，或者如何利用GAN來生成用於數據增強的樣本，提升安全模型的識彆能力。我希望書中能夠提供清晰的算法僞代碼或者具體的Python實現示例，讓讀者能夠更好地理解和掌握這些前沿技術。此外，我更關注書中能否提供一些實際案例分析，展示這些技術是如何被成功應用於解決現實Web安全問題的，例如在金融、電商等行業。

評分☆☆☆☆☆

一本厚重的書，封麵設計透著一股子硬核科技範兒，我一直對AI在網絡安全領域的應用感到好奇，尤其是強化學習和GAN這種聽起來就很“高大上”的技術，這本書直接點名瞭這些方嚮，讓我覺得非常有針對性。拿到手後，翻開目錄，章節標題就很有吸引力，像是“利用強化學習構建智能防火牆”、“GAN在惡意軟件檢測中的前沿應用”等等，這些標題讓我對書中內容充滿瞭期待。我尤其關注的是，書中是否能把這些復雜的算法用通俗易懂的方式講解清楚，畢竟我不是純粹的理論研究者，更希望看到具體的實踐和落地，比如書中會不會有相關的代碼示例，或者實際案例分析，來展示這些技術是如何解決現實中的Web安全問題的。我希望作者能夠詳細講解強化學習的算法原理，比如Q-learning、DQN這些，以及它們在網絡安全場景下的具體應用，還有GAN的生成對抗網絡的原理，比如DCGAN、WGAN等，以及它們如何用於生成更加逼真和隱蔽的攻擊樣本，或者用於檢測異常流量。我希望這本書能提供一些實際的部署和調優建議，讓讀者能夠真正將學到的知識應用到實際工作中，而不是停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

一直對機器學習的入門概念感到有些模糊，盡管接觸過一些相關的概念，但總覺得缺乏一個係統性的梳理和深入的理解。《機器學習入門》這本書的齣現，正好填補瞭我學習中的這個空白。我希望它能像一個循序漸進的嚮導，帶領我一步步走入機器學習的世界。我期待書中能夠清晰地解釋機器學習的基本概念，例如監督學習、無監督學習、半監督學習，以及它們各自的應用場景。對於像綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、K-近鄰（KNN）等經典算法，我希望作者能夠用簡單易懂的語言進行講解，並配以直觀的圖示或例子，幫助我理解算法的原理和工作機製。除瞭理論講解，我更看重的是書中是否有實際操作的指導，比如如何使用Python語言（我常用的編程語言）結閤一些流行的機器學習庫（如Scikit-learn）來實現這些算法。我希望書中能包含一些小型的數據集，讓讀者能夠親自動手實踐，完成數據預處理、模型訓練、評估和調優的整個流程，從而真正掌握機器學習的基本技能。