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大數據安全治理與防範--網址反欺詐實戰

  • 作者：張凱//牛亞峰|責編:傅道坤
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115622389
  • 出版日期：2023/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：202
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    互聯網的快速發展，在方便用戶信息傳遞的過程中，也使大量犯罪活動從線下向線上轉移，黑灰產常常通過搭建和傳播欺詐、賭博、色情等惡意網站來牟取暴利。為了凈化網路環境，必須加大對惡意網站的檢測和攔截。
    本書主要介紹惡意網址的欺詐手段和對抗技術。本書分為5個部分，共11章。針對網址反欺詐這一領域，首先介紹萬維網的起源、工作原理和發展歷程；其次通過列舉常見的惡意網站，讓讀者了解網址反欺詐面臨的主要問題；然後講解網址基礎數據、數據治理和特徵工程；接著介紹包含網址結構、文本、圖像、複雜網路在內的一系列對抗方法和實戰案例；最後介紹網址運營體系和網址知識情報挖掘及應用。本書將理論與實踐相結合，幫助讀者了解和掌握網址安全相關知識體系，也能幫助讀者培養從0到1搭建網址反欺詐體系的能力。無論是初級信息安全從業者，還是有志於從事信息安全方向的在校學生，都會在閱讀中受益匪淺。
作者介紹
張凱//牛亞峰|責編:傅道坤
目錄
第1部分  網址大數據安全基礎
  第1章  緒論
    1.1  萬維網的起源
      1.1.1  萬維網的發明
      1.1.2  萬維網的關鍵技術
      1.1.3  萬維網的影響
    1.2  萬維網的工作原理
      1.2.1  網站開發
      1.2.2  網站部署
      1.2.3  網站解析
      1.2.4  網站渲染
    1.3  萬維網風控發展歷程
      1.3.1  專家規則
      1.3.2  機器學習模型
      1.3.3  深度學習模型
      1.3.4  圖神經網路模型
    1.4  萬維網安全風控架構
    1.5  小結
第2部分  黑灰產洞察
  第2章  網路黑灰產及其危害
    2.1  詐騙類網站
      2.1.1  投資理財類
      2.1.2  貸款、代辦信用卡類
      2.1.3  刷單返利類
      2.1.4  仿冒平台類
      2.1.5  虛假交易類
      2.1.6  虛假徵信類
    2.2  網路賭博類網站
    2.3  低俗色情類網站
    2.4  盜號釣魚類網站
    2.5  木馬病毒類網站
    2.6  盜版侵權類網站
    2.7  惡意刷量類網站
    2.8  虛假廣告類網站
    2.9  小結
第3部分  網址大數據治理與異常數據發現
  第3章  網址數據治理與特徵工程
    3.1  網址基礎數據
      3.1.1  資源定位符信息
      3.1.2  域名IP地址
      3.1.3  Whois註冊
      3.1.4  ICP備案
      3.1.5  Alexa排名
      3.1.6  跳轉關係
      3.1.7  頁面內容
    3.2  網址數據治理
      3.2.1  數據採集
      3.2.2  數據清洗
      3.2.3  數據存儲
      3.2.4  數據計算

    3.3  網址特徵工程
      3.3.1  特徵編碼與嵌入
      3.3.2  特徵挖掘
      3.3.3  特徵評估
    3.4  小結
  第4章  網址異常檢測體系
    4.1  流量模型
    4.2  傳播渠道模型
    4.3  網站行為模型
    4.4  時間序列模型
    4.5  網址關係鏈模型
    4.6  小結
第4部分  網址反欺詐檢測模型
  第5章  網址結構檢測模型
    5.1  網頁結構基礎
      5.1.1  網頁核心構成
      5.1.2  資源列表結構
      5.1.3  網站目錄結構
      5.1.4  惡意代碼片段
    5.2  網頁指紋演算法流程
    5.3  生成網頁指紋
      5.3.1  網頁預處理
      5.3.2  指紋生成演算法的選型
    5.4  構建異常指紋庫
    5.5  指紋相似度演算法
    5.6  小結
  第6章  網址文本檢測模型
    6.1  網址文本數據
    6.2  常見惡意網址文本
    6.3  敏感詞規則模型
      6.3.1  敏感詞發現
      6.3.2  敏感詞規則
    6.4  文本聚類模型
      6.4.1  惡意種子擴散案例
      6.4.2  新型惡意網址發現案例
    6.5  文本分類模型
      6.5.1  文本二分類演算法
      6.5.2  文本多分類演算法
    6.6  小結
  第7章  網址圖像檢測模型
    7.1  圖像提取與預處理
      7.1.1  圖像提取
      7.1.2  圖像預處理
      7.1.3  圖像數據集
    7.2  圖像分類模型
      7.2.1  數據準備
      7.2.2  模型訓練
      7.2.3  訓練加速
      7.2.4  預測與可解釋性
    7.3  圖像相似度方法

      7.3.1  相似度計算
      7.3.2  擴散方法
      7.3.3  檢索方法
    7.4  圖像目標檢測方法
      7.4.1  模型訓練
      7.4.2  模型預測
    7.5  小結
  第8章  網址複雜網路檢測模型
    8.1  網址複雜網路的構建
      8.1.1  網路的節點
      8.1.2  網路的邊
    8.2  網址複雜網路的節點預測
      8.2.1  預訓練文本模型對網路節點的預測
      8.2.2  預訓練圖像模型對網路節點的預測
      8.2.3  預訓練指紋模型對網路節點的預測
      8.2.4  預訓練DNN模型對網路節點的預測
      8.2.5  預訓練多模態模型對網路節點的預測
    8.3  網址複雜網路的關係應用
      8.3.1  歸屬與包含關係的應用
      8.3.2  聚集關係的應用
      8.3.3  引用關係的應用
      8.3.4  跳轉關係的應用
    8.4  網址複雜網路的綜合應用
      8.4.1  圖神經網路演算法
      8.4.2  社區劃分演算法
    8.5  小結
  第9章  網址多模態檢測模型
    9.1  特徵融合
      9.1.1  直接融合
      9.1.2  無監督融合
      9.1.3  有監督融合
    9.2  決策融合
      9.2.1  模型集成
      9.2.2  分層篩選
    9.3  協同訓練
    9.4  小結
第5部分  網址運營與情報體系
  第10章  網址運營體系
    10.1  穩定性運營
      10.1.1  在線服務
      10.1.2  網址黑庫
      10.1.3  特徵模型
    10.2  防誤報運營
      10.2.1  白保護名單
      10.2.2  防誤報監控
      10.2.3  自動化處置
    10.3  用戶反饋運營
      10.3.1  網址申訴
      10.3.2  網址舉報
      10.3.3  故障反饋

    10.4  分級告警體系
    10.5  小結
  第11章  網址知識情報挖掘及應用
    11.1  黑灰產團伙資源情報挖掘
      11.1.1  網址類資源挖掘
      11.1.2  賬號類資源挖掘
    11.2  黑產入侵網站情報挖掘
      11.2.1  HTML源文件分析法
      11.2.2  網址關係鏈分析法
    11.3  惡意網址服務商情報挖掘
      11.3.1  內容服務商
      11.3.2  支付服務商
    11.4  小結

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