AI安全三部曲 Web安全之强化学习与GAN+Web安全之深度学习实战+机器学习入门 dz3c pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘焱 著

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• GAN
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店铺： 书海寻梦图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111593454

商品编码：26670098899

定价：￥79.00作者：

• I S B N ：978-7-111-59345-4
• 条码书号：9787111593454
• 上架日期：2018/3/27
• 出版日期：2018/3/1
• 版       次：1-1
• 出 版 社：
• 丛 书 名： 
• 页     数：262    

本书是作者AI安全领域三部曲的第三部，重点介绍强化学习和生成对抗网络的基础知识和实际应用，特别是在安全领域中攻防建设的实际应用。全书共14章，从AI安全攻防的基础知识，到智能工具的打造，全面介绍如何使用AI做安全建设的方法。内容包括如何衡量机器学习算法的性能以及集成学习的基本知识，强化学习中单智能体的强化学习，Keras下强化学习算法的一种实现：Keras-rl，强化学习领域经常使用的OpenAIGym环境；基于机器学习的恶意程序识别技术以及常见的恶意程序免杀方法，如何使用强化学习生成免杀程序，并进一步提升杀毒软件的检测能力，提升WAF的防护能力，提升反垃圾邮件的检测能力；生成对抗网络的基础知识，以及针对机器学习、强化学习的几种攻击方式。

CONTENTS

目录

对本书的赞誉

前言

第1章 AI安全之攻与防1

1.1 AI设备的安全2

1.2 AI模型的安全3

1.3 使用AI进行安全建设4

1.4 使用AI进行攻击9

1.5 本章小结9

第2章 打造机器学习工具箱11

2.1 TensorFlow11

2.2 Keras13

2.3 Anaconda14

2.4 OpenAI Gym19

2.5 Keras-rl19

2.6 XGBoost19

2.7 GPU服务器20

2.8 本章小结23

第3章 性能衡量与集成学习24

3.1 常见性能衡量指标24

3.1.1 测试数据24

3.1.2 混淆矩阵25

3.1.3 准确率与召回率25

3.1.4 准确度与F1-Score26

3.1.5 ROC与AUC27

3.2 集成学习28

3.2.1 Boosting算法29

..............

定价：￥79.00作者：

• I S B N ：978-7-111-58447-6
• 条码书号：9787111584476
• 上架日期：2017/12/18
• 出版日期：2017/12/20
• 版       次：1-1
• 出 版 社：
• 丛 书 名： 
• 页     数：251    

在现今的互联网公司中产品线绵延复杂，安全防御体系无时无刻不在应对新的挑战。哪怕是拥有丰富工作经验的安全从业者，在面对层出不穷的攻击手段和海量日志数据时也会望洋兴叹。深度学习在数据量以指数级不断增长的未来有可能是唯壹的出路。本书首先介绍如何打造自己的深度学习工具箱，包括TensorFlow、TFLearn等深度学习库的安装以及使用方法。接着介绍卷积神经网络和循环神经网络这两大深度学习算法的基础知识。特别着重介绍在生产环境搭建深度学习平台需要使用的开源组件，包括Logstash、Kafka、Storm、Spark等。随后讲解了使用机器学习技术解决实际安全问题的案例，本书针对每一个算法都给出了具体案例，理论结合实际，讲解清晰，文笔幽默，适合有信息安全基础知识的网络开发与运维技术人员参考。

ONTENTS

目 录

对本书的赞誉

序

前言

第1章 打造深度学习工具箱1

1.1 TensorFlow1

1.1.1 安装1

1.1.2 使用举例3

1.2 TFLearn3

1.3 PaddlePaddle4

1.3.1 安装5

1.3.2 使用举例6

1.4 Karas7

1.5 本章小结9

第2章 卷积神经网络10

2.1 传统的图像分类算法10

2.2 基于CNN的图像分类算法11

2.2.1 局部连接11

2.2.2 参数共享13

2.2.3 池化15

2.2.4 典型的CNN结构及实现16

2.2.5 AlexNet的结构及实现19

2.2.6 VGG的结构及实现24

2.3 基于CNN的文本处理29

2.3.1 典型的CNN结构30

2.3.2 典型的CNN代码实现30

2.4 本章小结32

第3章 循环神经网络33

3.1 循环神经算法概述34

3.2 单向循环神经网络结构与实现36

3.3 双向循环神经网络结构与实现38

3.4 循环神经网络在序列分类的应用41

3.5 循环神经网络在序列生成的应用42

3.6 循环神经网络在序列标记的应用43

3.7 循环神经网络在序列翻译的应用44

3.8 本章小结46

第4章 基于OpenSOC的机器学习框架47

4.1 OpenSOC框架47

4.2 数据源48

4.3 数据收集层53

4.4 消息层57

4.5 实时处理层60

4.6 存储层62

4.6.1 HDFS62

4.6.2 HBase64

4.6.3 Elasticsearch65

4.7 分析处理层66

.............

定价：￥79.00作者：

• I S B N ：978-7-111-57642-6
• 条码书号：9787111576426
• 上架日期：2017/8/22
• 出版日期：2017/8/25
• 版       次：1-1
• 出 版 社：
• 丛 书 名： 
• 页     数：242    

本书首先介绍主流的机器学习工具，以及Python应用于机器学习的优势，并介绍Scikit-Learn环境搭建、TensorFlow环境搭建。接着介绍机器学习的基本概念和Web安全基础知识。然后深入讲解几个机器学习算法在Web安全领域的实际应用，如K近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K-Means算法、FP-growth、隐式马尔可夫、有向图、神经网络等，还介绍了深度学习算法之CNN、RNN。本书针对每一个算法都给出了具体案例，如使用K近邻算法识别XSS攻击、使用决策树算法识别SQL注入攻击、使用逻辑回归算法识别恶意广告点击、使用K-Means算法检测DGA域名等。本书作者在安全领域有多年开发经验，全书理论结合实际，案例丰富，讲解清晰，适合于有信息安全基础知识的网络开发与运维技术人员参考。

Contents?目 录

对本书的赞誉

序一

序二

序三

前言

第1章 通向智能安全的旅程  1

1.1 人工智能、机器学习与深度学习  1

1.2 人工智能的发展  2

1.3 国内外网络安全形势  3

1.4 人工智能在安全领域的应用  5

1.5 算法和数据的辩证关系  9

1.6 本章小结  9

参考资源  10

第2章 打造机器学习工具箱  11

2.1 Python在机器学习领域的优势  11

2.1.1 NumPy  11

2.1.2 SciPy  15

2.1.3 NLTK  16

2.1.4 Scikit-Learn  17

2.2 TensorFlow简介与环境搭建  18

2.3 本章小结  19

参考资源  20

第3章 机器学习概述  21

3.1 机器学习基本概念  21

3.2 数据集  22

3.2.1 KDD 99数据  22

3.2.2 HTTP DATASET CSIC 2010  26

3.2.3 SEA数据集  26

3.2.4 ADFA-LD数据集  27

3.2.5 Alexa域名数据  29

3.2.6 Scikit-Learn数据集  29

3.2.7 MNIST数据集  30

3.2.8 Movie Review Data  31

3.2.9 SpamBase数据集  32

3.2.10 Enron数据集  33

3.3 特征提取  35

3.3.1 数字型特征提取  35

3.3.2 文本型特征提取  36

3.3.3 数据读取  37

3.4 效果验证  38

3.5 本章小结  40

参考资源  40

第4章 Web安全基础  41

4.1 XSS攻击概述  41

4.1.1 XSS的分类  43

4.1.2 XSS特殊攻击方式  48

4.1.3 XSS平台简介  50

4.1.4 近年典型XSS攻击事件分析  51

4.2 SQL注入概述  53

4.2.1 常见SQL注入攻击  54

4.2.2 常见SQL注入攻击载荷  55

4.2.3 SQL常见工具  56

4.2.4 近年典型SQL注入事件分析  60

4.3 WebShell概述  63

4.3.1 WebShell功能  64

4.3.2 常见WebShell  64

4.4 僵尸网络概述  67

4.4.1 僵尸网络的危害  68

4.4.2 近年典型僵尸网络攻击事件分析  69

4.5 本章小结  72

参考资源  72

第5章 K近邻算法  74

5.1 K近邻算法概述  74

5.2 示例：hello world！K近邻  75

5.3 示例：使用K近邻算法检测异常操作（一）  76

5.4 示例：使用K近邻算法检测异常操作（二）  80

5.5 示例：使用K近邻算法检测Rootkit  81

5.6 示例：使用K近邻算法检测WebShell  83

5.7 本章小结  85

..........

《AI安全三部曲：Web安全之强化学习与GAN+Web安全之深度学习实战+机器学习入门》—— 深度解析前沿技术，构建坚不可摧的网络防线 在数字化浪潮席卷全球的今天，网络安全的重要性不言而喻。随着人工智能技术的飞速发展，其在网络攻防领域的应用也日益广泛和深入。本书《AI安全三部曲》正是一部凝聚了作者深厚技术功底与前瞻性洞察的力作，它以“AI赋能Web安全”为主线，系统地阐述了如何利用强化学习、生成对抗网络（GAN）以及深度学习等前沿人工智能技术，来构建更加智能、高效、动态的网络安全防护体系。本书并非简单地罗列技术名词，而是深入浅出地剖析了这些技术的核心原理、在Web安全场景下的具体应用、面临的挑战以及未来的发展趋势，为读者提供了一条通往更高级别网络安全防护的清晰路径。 第一卷：Web安全之强化学习与GAN——打造智能防御的新范式 本书的第一卷聚焦于强化学习与生成对抗网络（GAN）在Web安全领域的应用。强化学习作为一种模拟生物学习机制的人工智能方法，其核心在于通过“试错”与“奖励”来让智能体（Agent）学习最优决策。在Web安全领域，这一原理被巧妙地转化为构建智能攻击检测与防御系统。 想象一下，一个传统的入侵检测系统（IDS）可能依赖于静态的规则库或已知的攻击模式。然而，攻击者总是在不断进化，寻找新的漏洞和绕过方法。强化学习则能够让防御系统具备“自主学习”的能力。例如，当系统遇到一个从未见过的网络流量模式时，它可以通过与环境（网络流量）的交互，尝试不同的响应策略（例如，阻断、放行、记录），并根据反馈（是否成功阻止了潜在攻击，是否误判）来调整自身的行为策略。这种动态的、自适应的学习能力，使得防御系统能够更有效地应对层出不穷的新型攻击。 书中会详细介绍如何将强化学习的算法，如Q-learning、Deep Q-Networks (DQN) 或Proximal Policy Optimization (PPO)，应用于网络流量的异常检测、恶意URL识别、用户行为分析等方面。例如，通过训练一个强化学习模型来模拟用户在Web应用中的正常行为，任何偏离正常行为的模式都可能被标记为潜在的威胁。此外，强化学习还可以用于自动化安全策略的优化，根据实时网络环境的变化，动态调整防火墙规则、访问控制策略等，实现“主动防御”和“自适应安全”。 生成对抗网络（GAN）的引入，则为Web安全带来了另一层面的创新。GAN由一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）组成，它们在一个“零和博弈”的过程中相互竞争、共同进步。在安全领域，GAN最直观的应用之一就是生成逼真的“假数据”来训练和测试安全模型。 对于Web安全而言，最棘手的挑战之一就是缺乏足够的多样化、大规模的攻击样本来训练检测模型。攻击样本的获取往往成本高昂且存在法律风险。GAN能够生成大量与真实攻击数据相似的合成数据，用于增强现有安全模型的鲁棒性和泛化能力。例如，可以利用GAN生成各种变种的SQL注入、跨站脚本（XSS）攻击payload，从而训练出能够识别更广泛攻击形式的Web应用防火墙（WAF）。 更进一步，GAN还可以用于模拟攻击者的思维方式，生成更具迷惑性的攻击流量，从而迫使防御系统不断升级其检测能力。这形成了一个“攻防对抗”的良性循环，推动整个网络安全技术的发展。书中会深入探讨GAN在数据增强、对抗性样本生成、以及模拟APT（高级持续性威胁）攻击场景方面的应用，为读者揭示如何利用“以假乱真”的技巧来提升防御的有效性。 第二卷：Web安全之深度学习实战——构建智能化的漏洞扫描与威胁感知 本书的第二卷则将重心放在深度学习在Web安全领域的实战应用上。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU），已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，其强大的特征提取和模式识别能力，同样适用于Web安全分析。 在Web安全领域，深度学习的应用场景极为广泛。首先，是智能化的漏洞扫描。传统的漏洞扫描工具通常依赖于预定义的扫描规则和已知漏洞签名。然而，零日漏洞（Zero-day Vulnerabilities）的出现，以及Web应用程序的复杂性和多样性，使得传统扫描工具难以应对。深度学习模型可以学习Web应用程序的结构和行为模式，并通过分析代码、HTTP请求/响应等信息，来识别潜在的逻辑漏洞、安全配置错误，甚至推断出可能存在的未知漏洞。 书中会详细讲解如何利用深度学习模型，例如使用CNN来分析Web应用程序的源代码，识别危险的函数调用、不安全的API使用等。利用RNN或Transformer模型来分析HTTP请求和响应序列，识别出异常的行为模式，如SQL注入、XSS攻击的尝试。此外，深度学习模型还可以用于静态和动态的代码分析，提高漏洞挖掘的效率和准确性。 其次，是威胁情报的深度分析与关联。海量的安全日志、威胁情报报告、以及网络流量数据，对人工分析而言是巨大的挑战。深度学习模型能够从这些海量数据中提取有价值的信息，发现隐藏的关联，识别出复杂的攻击链。例如，可以通过自然语言处理（NLP）技术来分析大量的威胁情报报告，自动提取攻击者的TOS（Tactics, Techniques, and Procedures），以及他们使用的工具和目标。通过图神经网络（GNN）来分析不同安全事件之间的关联性，构建攻击图，从而理解整个攻击的全局视图。 本书还将深入探讨深度学习在恶意软件检测、DDoS攻击缓解、以及反钓鱼等方面的应用。例如，利用深度学习模型分析恶意软件的静态代码特征或动态执行行为，实现更精准的恶意软件识别。通过分析流量模式的异常，来预测和缓解DDoS攻击。利用深度学习模型分析邮件内容、URL结构等，来识别钓鱼网站和钓鱼邮件。 第三卷：机器学习入门——夯实AI安全理论基础 为了让读者能够更好地理解前两卷中复杂的AI安全技术，第三卷《机器学习入门》则提供了一个坚实的理论基础。本卷旨在为那些对机器学习算法不熟悉的读者，提供一个清晰、易懂的学习路径，帮助他们掌握构建和理解AI安全系统的基本工具。 本卷将从机器学习的基本概念讲起，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。我们会详细介绍经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K-近邻（KNN）等，并解释它们在网络安全领域的潜在应用。例如，决策树和随机森林在异常检测和分类问题中具有广泛的应用；SVM在垃圾邮件过滤和入侵检测中表现出色。 同时，本卷也将深入浅出地介绍神经网络的基本原理，包括感知机、多层感知机（MLP），以及激活函数、损失函数、反向传播算法等核心概念。这将为读者理解更复杂的深度学习模型打下坚实的基础。 此外，本卷还会涵盖模型评估与优化的重要主题，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等评估指标，以及交叉验证、正则化、超参数调优等技术。这些知识对于构建和部署高性能的AI安全模型至关重要。 本书特别强调理论与实践相结合。在讲解每个算法时，都会结合Web安全领域的具体案例，例如如何使用逻辑回归来判断一个URL是否为恶意，如何使用支持向量机来对网络流量进行分类。通过实际的代码示例和实验指导，让读者能够亲手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 总结：《AI安全三部曲》——迈向智能防御新时代 《AI安全三部曲》通过对强化学习、GAN和深度学习在Web安全领域应用的深入探讨，为读者构建了一个全面、系统的AI安全知识体系。本书不仅介绍了先进的技术理念和算法原理，更注重实战应用，通过大量的案例分析和技术细节，帮助读者掌握如何将这些前沿技术落地到实际的网络安全防护工作中。 无论您是希望提升自身Web安全防护能力的安全工程师，还是对AI技术在网络安全中的应用充满好奇的研究人员，抑或是希望为企业构建更强大、更智能安全体系的技术管理者，本书都将是您不可多得的宝贵资源。它将引导您穿越AI技术的迷雾，掌握构建新一代智能网络安全防线的关键钥匙，共同迎接一个更加安全、可信的网络未来。

评分☆☆☆☆☆

这套书的名称《AI安全三部曲》本身就吸引了我，尤其是其中包含的《Web安全之强化学习与GAN》。我一直对人工智能在网络安全领域的创新应用充满好奇，而强化学习和生成对抗网络（GAN）无疑是其中最具代表性的技术。我期待这本书能够深入浅出地讲解强化学习的基本原理，例如马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning、策略梯度等，并详细阐述这些算法如何在Web安全防护中发挥作用，比如如何利用强化学习来自动化地发现Web应用漏洞，或者构建更智能的网络入侵检测系统。同时，我也非常希望能看到GAN在Web安全领域的具体应用，比如如何利用GAN生成逼真的网络攻击流量，用于测试防御系统的鲁棒性，或者如何利用GAN来生成用于数据增强的样本，提升安全模型的识别能力。我希望书中能够提供清晰的算法伪代码或者具体的Python实现示例，让读者能够更好地理解和掌握这些前沿技术。此外，我更关注书中能否提供一些实际案例分析，展示这些技术是如何被成功应用于解决现实Web安全问题的，例如在金融、电商等行业。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“AI安全三部曲”本身就勾勒出了一系列引人入胜的主题，而我选择的这本《Web安全之深度学习实战》更是直击我一直以来想要深入了解的领域。在如今网络攻击日益复杂、手段层出不穷的背景下，传统防御手段往往显得力不从心，深度学习的引入无疑为Web安全领域带来了新的曙光。我非常期待书中能够详尽地介绍各种深度学习模型，例如CNN、RNN、LSTM在Web安全中的应用，比如如何利用它们来检测SQL注入、XSS攻击，或者识别DDoS攻击流量。我希望作者能够从理论到实践，一步步带领读者掌握深度学习在Web安全中的应用技巧，包括数据预处理、模型选择、训练优化以及实际部署的注意事项。我特别关注书中是否会包含一些实际案例，展示深度学习模型是如何在真实场景中抵御各种网络威胁的，比如通过对海量日志数据的分析，自动发现潜在的安全漏洞，或者实时监控网络流量，捕捉异常行为。我也希望作者能提供一些关于如何选择合适的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）以及如何进行模型评估和调优的指导，让读者能够根据自身需求灵活运用所学知识。

评分☆☆☆☆☆

我最近对网络安全方面的人工智能应用越来越感兴趣，尤其是看到《AI安全三部曲》这个系列的书名，立刻就引起了我的注意。这其中，《Web安全之深度学习实战》这本书，光听名字就觉得内容非常实用。在当前网络攻击手段不断升级的背景下，深度学习的应用无疑为Web安全提供了新的视角和强大的工具。我希望这本书能够系统地介绍深度学习在Web安全领域的各种应用，比如如何利用卷积神经网络（CNN）来识别WebShell、木马等恶意文件，如何利用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）来检测SQL注入、XSS等攻击模式，或者如何利用深度学习进行异常流量检测和用户行为分析。我期待书中能够提供详细的算法讲解，并且更重要的是，能够结合大量的实战案例，展示如何将这些深度学习模型应用到实际的Web安全防护场景中。例如，书中是否会讲解如何构建一个能够实时检测和防御SQL注入攻击的系统，或者如何利用深度学习模型来识别钓鱼网站。我希望作者能够提供清晰的代码示例和部署指导，让读者能够真正地将学到的知识转化为解决实际安全问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

一直对机器学习的入门概念感到有些模糊，尽管接触过一些相关的概念，但总觉得缺乏一个系统性的梳理和深入的理解。《机器学习入门》这本书的出现，正好填补了我学习中的这个空白。我希望它能像一个循序渐进的向导，带领我一步步走入机器学习的世界。我期待书中能够清晰地解释机器学习的基本概念，例如监督学习、无监督学习、半监督学习，以及它们各自的应用场景。对于像线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、K-近邻（KNN）等经典算法，我希望作者能够用简单易懂的语言进行讲解，并配以直观的图示或例子，帮助我理解算法的原理和工作机制。除了理论讲解，我更看重的是书中是否有实际操作的指导，比如如何使用Python语言（我常用的编程语言）结合一些流行的机器学习库（如Scikit-learn）来实现这些算法。我希望书中能包含一些小型的数据集，让读者能够亲自动手实践，完成数据预处理、模型训练、评估和调优的整个流程，从而真正掌握机器学习的基本技能。

评分☆☆☆☆☆

一本厚重的书，封面设计透着一股子硬核科技范儿，我一直对AI在网络安全领域的应用感到好奇，尤其是强化学习和GAN这种听起来就很“高大上”的技术，这本书直接点名了这些方向，让我觉得非常有针对性。拿到手后，翻开目录，章节标题就很有吸引力，像是“利用强化学习构建智能防火墙”、“GAN在恶意软件检测中的前沿应用”等等，这些标题让我对书中内容充满了期待。我尤其关注的是，书中是否能把这些复杂的算法用通俗易懂的方式讲解清楚，毕竟我不是纯粹的理论研究者，更希望看到具体的实践和落地，比如书中会不会有相关的代码示例，或者实际案例分析，来展示这些技术是如何解决现实中的Web安全问题的。我希望作者能够详细讲解强化学习的算法原理，比如Q-learning、DQN这些，以及它们在网络安全场景下的具体应用，还有GAN的生成对抗网络的原理，比如DCGAN、WGAN等，以及它们如何用于生成更加逼真和隐蔽的攻击样本，或者用于检测异常流量。我希望这本书能提供一些实际的部署和调优建议，让读者能够真正将学到的知识应用到实际工作中，而不是停留在理论层面。