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167千字
字数
2018-04-01
发行日期
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主编推荐语
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,同时也是一本不错的机器学习科普书籍。
内容简介
本书重点介绍强化学习和生成对抗网络的基础知识和实际应用,特别是在安全领域中攻防建设的实际应用。从AI安全攻防的基础知识,到智能工具的打造,全面介绍如伺使用AI技术提升Web安全。本书作者有丰富的实战经验,他在书中用风趣幽默的语言描述了实际工作的体会,包含大量案例,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配套的GitHub下载,可帮助读者降低学习门槛,快速将最新人工智能成果应用到实际工作中。
目录
- 版权信息
- 对本书的赞誉
- 前言
- 第1章 AI安全之攻与防
- 1.1 AI设备的安全
- 1.2 AI模型的安全
- 1.3 使用AI进行安全建设
- 1.4 使用AI进行攻击
- 1.5 本章小结
- 第2章 打造机器学习工具箱
- 2.1 TensorFlow
- 2.2 Keras
- 2.3 Anaconda
- 2.4 OpenAI Gym
- 2.5 Keras-rl
- 2.6 XGBoost
- 2.7 GPU服务器
- 2.8 本章小结
- 第3章 性能衡量与集成学习
- 3.1 常见性能衡量指标
- 3.2 集成学习
- 3.3 本章小结
- 第4章 Keras基础知识
- 4.1 Keras简介
- 4.2 Keras常用模型
- 4.3 Keras的网络层
- 4.4 本章小结
- 第5章 单智力体强化学习
- 5.1 马尔可夫决策过程
- 5.2 Q函数
- 5.3 贪婪算法与∈-贪婪算法
- 5.4 Sarsa算法
- 5.5 Q Learning算法
- 5.6 Deep Q Network算法
- 5.7 本章小结
- 第6章 Keras-rl简介
- 6.1 Keras-rl智能体介绍
- 6.2 Keras-rl智能体通用API
- 6.3 Keras-rl常用对象
- 6.4 本章小结
- 第7章 OpenAI Gym简介
- 7.1 OpenAI
- 7.2 OpenAI Gym
- 7.3 Hello World!OpenAI Gym
- 7.4 编写OpenAI Gym环境
- 7.5 本章小结
- 第8章 恶意程序检测
- 8.1 PE文件格式概述
- 8.2 PE文件的节
- 8.3 PE文件特征提取
- 8.4 PE文件节的特征提取
- 8.5 检测模型
- 8.6 本章小结
- 第9章 恶意程序免杀技术
- 9.1 LIEF库简介
- 9.2 文件末尾追加随机内容
- 9.3 追加导入表
- 9.4 改变节名称
- 9.5 增加节
- 9.6 节内追加内容
- 9.7 UPX加壳
- 9.8 删除签名
- 9.9 删除debug信息
- 9.10 置空可选头的交验和
- 9.11 本章小结
- 第10章 智能提升恶意程序检测能力
- 10.1 Gym-Malware简介
- 10.2 Gym-Malware架构
- 10.3 恶意程序样本
- 10.4 本章小结
- 第11章 智能提升WAF的防护能力
- 11.1 常见XSS攻击方式
- 11.2 常见XSS防御方式
- 11.3 常见XSS绕过方式
- 11.4 Gym-WAF架构
- 11.5 效果验证
- 11.6 本章小结
- 第12章 智能提升垃圾邮件检测能力
- 12.1 垃圾邮件检测技术
- 12.2 垃圾邮件检测绕过技术
- 12.3 Gym-Spam架构
- 12.4 效果验证
- 12.5 本章小结
- 第13章 生成对抗网络
- 13.1 GAN基本原理
- 13.2 GAN系统架构
- 13.3 GAN
- 13.4 DCGAN
- 13.5 ACGAN
- 13.6 WGAN
- 13.7 本章小结
- 第14章 攻击机器学习模型
- 14.1 攻击图像分类模型
- 14.2 攻击其他模型
- 14.3 本章小结
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出版方
机械工业出版社有限公司
机械工业出版社是全国优秀出版社,自1952年成立以来,坚持为科技、为教育服务,以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨,以“服务社会和人民群众需求,传播社会主义先进文化”为己任,产业结构不断完善,已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸,现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社,涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。