內容大鋼
本書既有理論研究，又有實踐探討。全書分為上下兩冊，上冊共4章，第1章和第2章從理論基礎角度為讀者介紹與人工智慧演算法相關的統計學、線性代數、機器學習等基礎理論，以及網路安全基本概念；第3章從網路安全的挑戰角度宏觀地介紹當前網路安全態勢，並進行網路安全防禦體系的探討；第4章介紹作者綜合應用人工智慧演算法，實現智能可信安全防禦的思路和技術路線，提出智能可信安全防禦技術框架，並詳細介紹如何構建智能可信安全防禦體系。下冊共10章，全面系統地詳解各種人工智慧演算法，內容包括Web入侵檢測演算法，隱蔽隧道分析和檢測演算法，基於流量解析的未知威脅檢測演算法，基於機器學習的惡意代碼檢測演算法，安全知識圖譜構建方法與演算法，基於安全大數據的威脅挖掘演算法，基於人工智慧技術的惡意加密流量檢測演算法，基於人工智慧技術的漏洞挖掘演算法，人工智慧模型自適應調節的告警關聯分析演算法，基於人工智慧的釣魚郵件檢測演算法等。
本書適用於對人工智慧、網路信息安全關注或相關領域從業的讀者，是人工智慧演算法在網路安全領域的應用實踐參考書籍。
作者介紹
編者:王智民|責編:鄧艷
王智民，男，清華大學物理學碩士，經管學院MBA。曾任職華為、華三、聯想等企業，現就職于北京六方雲科技有限公司，聯合創始人，CTO。2003年進入網路安全領域從事產品研發與技術管理至今，在工控安全、雲安全、人工智慧安全等領域有多年的深入研究和產品研發經驗，申請30多個相關發明專利，參與多個國家標準撰寫。
目錄
上冊
第1章 人工智慧演算法理論基礎
1.1 統計學理論
1.2 線性代數的應用理解
1.3 機器學習理論
1.4 本章參考文獻
第2章 網路安全基本概念
2.1 安全屬性
2.2 安全術語
2.3 攻擊活動描述
2.4 安全風險評估
2.5 安全威脅情報
2.6 安全狀態度量
2.7 本章參考文獻
第3章 網路安全防禦體系探討
3.1 為什麼安全威脅不勝防
3.2 網路安全防禦建設思路
3.3 網路安全防禦體系方法論
3.4 網路安全防禦體系框架
3.5 網路安全技術
3.6 本章參考文獻
第4章 智能可信安全防禦系統
4.1 人工智慧與智能安全
4.2 智能可信安全防禦系統
4.3 基於AI構建智能可信安全防禦技術架構
4.4 安全態勢與風險預測
4.5 智能化安全對抗與反制
4.6 最佳實踐
4.7 本章參考文獻
下冊
第1章 Web入侵檢測演算法
1.1 概述
1.2 四要素
1.3 深度學習演算法舉例——知識
1.4 本章參考文獻
第2章 隱蔽隧道分析和檢測演算法
2.1 概述
2.2 四要素
2.3 演算法舉例
2.4 本章參考文獻
第3章 基於流量解析的未知威脅檢測演算法
3.1 概述
3.2 四要素
3.3 演算法舉例
3.4 本章參考文獻
第4章 基於機器學習的惡意代碼檢測演算法
4.1 概述
4.2 四要素
4.3 演算法舉例
4.4 本章參考文獻
第5章 安全知識圖譜構建方法與演算法
5.1 概述
5.2 四要素
5.3 演算法舉例
5.4 本章參考文獻
第6章 基於安全大數據的威脅挖掘演算法
6.1 概述
6.2 四要素
6.3 演算法舉例
6.4 本章參考文獻
第7章 基於人工智慧技術的惡意加密流量檢測演算法
7.1 概述
7.2 四要素
7.3 演算法舉例
7.4 本章參考文獻
第8章 基於人工智慧技術的漏洞挖掘演算法
8.1 概述
8.2 四要素
8.3 演算法舉例
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