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人工智慧驅動的網路安全和威脅情報(網路自動化智能決策和可解釋性)

  • 作者：(澳)伊克巴爾·薩克|責編:孫亞楠|譯者:陳華平//徐濤//喬思遠
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302697053
  • 出版日期：2025/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：164
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書探討了人工智慧（AI）技術應用於網路安全挑戰和威脅情報發展的最新動態，內容分為三部分，第一部分介紹了人工智慧驅動的網路安全和威脅情報，討論了基本的網路安全知識，包括使用的常用術語、攻擊框架和安全生命周期。第二部分介紹了網路安全背景下的各種AI／XAI方法和相關新興技術，基於機器學習技術對各種安全模型針對異常和攻擊檢測進行了全面的實證分析，還探討了生成式人工智慧在網路安全背景下的潛力，以及數據科學建模的高級分析、知識和規則發現。第三部分探討了各種現實應用領域，如物聯網（IoT）和智慧城市應用、工業控制系統和操作技術（ICS／OT）安全及人工智慧背景下的關鍵基礎設施和網路安全。
    本書可供人工智慧、自動化和智能系統、物聯網、數字孿生和智能城市應用、網路安全等相關領域高校師生和科研院所研究人員及相關技術人員閱讀參考。
作者介紹
(澳)伊克巴爾·薩克|責編:孫亞楠|譯者:陳華平//徐濤//喬思遠
    伊克巴爾·薩克（Iqbal H.Sarker）博士（ORCID ID：https://orcid.org/0000-0003-1740-5517）于2018年獲得澳大利亞墨爾本斯威本科技大學電腦科學博士學位。目前他通過CSIRO Data61等產學合作在網路安全合作研究中心（CRC）與澳大利亞伊迪斯科文大學數字未來安全中心合作擔任研究員。此前他還在吉大港工程技術大學電腦科學與工程系任教。他的專業和研究方向包括網路安全、基於AI/XAI的建模、機器學習、數據科學和行為分析、數據驅動的決策、自動化和智能系統、數字孿生、物聯網和智慧城市應用、關鍵基礎設施安全和彈性等。他在Elsevier、Springer Nature、IEEE、ACM、牛津大學出版社等各種知名機構發表了100多篇期刊和會議論文。Sarker博士還是Springer Nature（2021）出版的Context Aware Machine Learning and Mobile Data Analytics和Springer Nature（2024）出版的AI - driven Cyber Security and Threat Intelligence等書的主要作者；位列Elsevier和美國斯坦福大學出版的兩個類別（職業成就和單年成就）中全球被引用次數最多的科學家前2%。除研究工作和出版物外，Sarker博士是ACM、IEEE和澳大利亞信息安全協會（AISA）的成員，還擔任多個期刊編輯、國際會議計劃委員會（PC）、學生指導、國內和國際訪問學者等研究和領導角色。
目錄
第一部分  準備工作
  第1章  人工智慧驅動的網路安全和威脅情報概述
    1.1  引言
    1.2  網路安全與威脅情報
      1.2.1  什麼是網路安全
      1.2.2  什麼是威脅情報
    1.3  了解網路安全中的人工智慧
      1.3.1  人工智慧的潛力
      1.3.2  人工智慧的分類
      1.3.3  與主流技術的關係
    1.4  AI信任、可解釋性及關鍵因素
      1.4.1  網路安全中的傳統人工智慧
      1.4.2  網路安全中的可解釋人工智慧
      1.4.3  建議：AI與XAI
    1.5  本書概述
    1.6  結論
    參考文獻
  第2章  網路安全背景知識：術語、攻擊框架和安全生命周期
    2.1  引言
    2.2  理解關鍵術語
      2.2.1  網路安全
      2.2.2  新興技術
    2.3  網路殺傷鏈
      2.3.1  偵察
      2.3.2  武器化
      2.3.3  投送
      2.3.4  漏洞利用
      2.3.5  植入
      2.3.6  指揮與控制
      2.3.7  執行
    2.4  MITRE ATT&CK攻擊模型框架
      2.4.1  MITRE ATT&CK矩陣
      2.4.2  MITRE ATT&CK策略
    2.5  網路安全生命周期
      2.5.1  治理
      2.5.2  識別
      2.5.3  防護
      2.5.4  檢測
      2.5.5  響應
      2.5.6  恢復
    2.6  討論與經驗教訓
    2.7  結論
    參考文獻
第二部分  AI/XAI方法和新興技術
  第3章  學習技術：面向網路安全的機器學習和深度學習
    3.1  引言
    3.2  多種類型的學習技術
      3.2.1  監督學習
      3.2.2  無監督學習
      3.2.3  半監督學習

      3.2.4  強化學習
      3.2.5  遷移學習
      3.2.6  自監督學習
      3.2.7  主動學習
      3.2.8  深度學習
      3.2.9  集成學習
      3.2.10  聯邦學習
  ……
第三部分  現實世界的應用領域與問題研究

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