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题名/责任者:

Web安全之机器学习入门/刘焱编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2017

ISBN及定价:

978-7-111-57642-6/CNY79.00

载体形态项:

xviii, 242页:图;24cm

并列正题名:

Machine learning for the Web security

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

刘焱 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

刘焱, 百度安全Web防护产品线负责人, 负责百度安全的Web安全产品。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

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。

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