《Web安全之機器學習入門》上市

簡介

本書是國內首部機器學習應用於Web安全的作品，作者用風趣幽默的語言詮釋了超過15種的機器學習演算法，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。 在現今的互聯網公司中，產品線綿延複雜，安全防禦體系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，在面對層出不窮的攻擊手段和海量日誌數據時也會望洋興嘆。機器學習是這些問題天然契合的解決方案，在數據量以指數級不斷增長的未來，甚至有可能是唯一的出路。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演算法在Web安全領域的實際應用，如K近鄰、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機、K-Means演算法、FP-growth、隱式馬爾可夫、有向圖、神經網路等，還介紹了深度學習演算法CNN、RNN。本書針對每一個演算法都給出了具體案例，理論結合實際，講解清晰，文筆幽默，適合有信息安全基礎知識的網路開發與運維技術人員參考。

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