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人工智慧賦能網路安全

作者：編者:南京南瑞信息通信科技有限公司|責編:周秋慧//王南
出版社：中國電力
ISBN：9787523902103

出版日期：2025/09/01
裝幀：平裝
頁數：181

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

    隨著信息技術的飛速發展，網路安全已成為現代社會不可或缺的基礎保障。網路攻擊手段的不斷升級和多樣化，使得傳統安全防禦技術面臨嚴峻挑戰。《人工智慧賦能網路安全》旨在系統探討AI技術在網路安全領域的應用與實踐。
    本書共計五章：第一章概述網路安全形勢及AI賦能網路安全的演進歷程。第二章闡述隱馬爾可夫模型（HMM）、卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）及Transformer模型的技術原理，重點介紹其在網路流量異常檢測、用戶行為分析、日誌異常識別等場景中的應用。第三章圍繞圖神經網路（GNN）架構，分析其在屬性圖異常檢測、惡意代碼識別及高級持續性威脅溯源中的應用。第四章闡述大語言模型（LLM）訓練方法增量預訓練、指令微調、強化學習），並展示其在滲透測試、威脅情報分析、漏洞檢測等場景中的自動化應用實踐；第五章探索AI技術在可解釋性、模型優化和本體安全方面的前沿進展。
    本書可供信息通信科技人員參考使用。

作者介紹

編者:南京南瑞信息通信科技有限公司|責編:周秋慧//王南

前言
第一章  網路安全概述
  第一節  網路安全形勢及面臨的挑戰
  第二節  AI賦能網路安全
第二章  序列模型賦能行為異常檢測
  第一節  行為序列建模
  第二節  基於隱馬爾可夫模型的異常檢測
  第三節  基於卷積神經網路模型的異常檢測
  第四節  基於循環神經網路模型的異常檢測
  第五節  基於Transformer模型的異常檢測
第三章  圖神經網路賦能行為異常檢測
  第一節  圖神經網路概述
  第二節  基於屬性圖的異常檢測
  第三節  基於圖結構的惡意代碼檢測
  第四節  基於圖的APT攻擊檢測
第四章  大語言模型賦能網路安全
  第一節  大語言模型概述
  第二節  安全大模型訓練
  第三節  安全大模型能力擴展及增強
  第四節  安全大模型落地實踐
第五章  AI賦能網路安全技術探索
  第一節  AI可解釋性
  第二節  AI模型優化策略
  第三節  AI本體安全
附錄A 名詞及概念
參考文獻

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