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人工智慧在網路安全中的應用

作者：(意)亞歷桑德羅·帕里斯|責編:張燁|譯者:何俊//鄒霞//瞿志強//孫蒙//鄭雪
出版社：東南大學
ISBN：9787564191184

出版日期：2020/09/01
裝幀：平裝
頁數：271

人民幣：RMB 78 元售價：元

內容大鋼

    如今，全球各種組織在網路安全上花費了數十億美元。為了構建更智能、更安全的安全系統，人工智慧已經成為了一個很好的解決方案，可以用於預測和檢測可疑的網路活動，如網路釣魚或未經授權的入侵。
    本書介紹並演示了熱門和成功的人工智慧方法和模型，可以用於檢測潛在的攻擊和保護企業的系統。您將學習機器學習和神經網路在網路安全中的作用，以及網路安全中的深度學習，你還將學習如何將人工智慧應用於構建智能防禦機制。進一步地，您將能夠在各種應用中採取這些策略，包括垃圾郵件過濾器、網路入侵檢測、僵屍網路檢測和安全身份驗證。
    最後，您將可以開發智能系統，用於檢測異常、可疑的模式和攻擊，使用人工智慧實現強大的網路安全防禦。

作者介紹

(意)亞歷桑德羅·帕里斯|責編:張燁|譯者:何俊//鄒霞//瞿志強//孫蒙//鄭雪
亞歷桑德羅·帕里斯，已從事IT行業20多年，作為數據安全科學家、AI網路安全及區塊鏈專家，在網路安全方面有著豐富的經驗。他具有在高度複雜的組織和決策環境中工作的經驗。多年來，他幫助多個公司採用AI和區塊鏈DLT技術等戰略工具，來保護敏感資產。他擁有經濟學和統計學碩士學位。

第一部分  人工智慧的核心概念和工具
1  面向網路安全專業人員的AI簡介
  將AI應用於網路安全
  人工智慧的發展：從專家系統到數據挖掘
    專家系統簡介
    反映現實世界的不確定性
    超越統計學走向機器學習
    為模型挖掘數據
  機器學習的類型
    監督學習
    無監督學習
    強化學習
  演算法訓練與優化
    如何找到有用的數據源
    數量與質量
  認識Python庫
    監督學習示例——線性回歸
    無監督學習示例——聚類
    簡單的人工神經網路示例——感知機
    網路安全背景下的人工智慧
  小結
2  為網路安全武器庫配置AI
  了解基於Python的AI和網路安全
    用於AI的Python庫
    構建AI的基石——NumPy
    NumPy多維數組
    使用NumPy進行矩陣運算
    用Num：Py實現一個簡單的預測器
    scikit—learn
    Matplot：lib與Seabor
    pandas
  用於網路安全的Python庫
    Pefile
    volatility
    安裝Python庫
  進入Anaconda——數據科學家的首選環境
    Anaconda Python的優勢
    conda實用工具
    在Anaconda中安裝包
    創建自定義環境
    一些有用的conda命令
    基於並行GPU的Python計算
  使用Jupyter Notebook
  我們的第一個J1apyter Notebook
    探索JlJpyter界面
    單元格是什麼
    有用的鍵盤快捷鍵
    選擇您的notet)ook內核
    動手實踐
  安裝DL庫

    深度學習在網路安全方面的優點和缺點
    TensorFlow
    KPras
……
第二部分  使用人工智慧檢測網路威脅
第三部分  保護明暗信息和資產
第四部分  評估和測試你的AI武器庫

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