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序一
序二
序三
前言
第1章 通向智能安全的旅程
1.1 人工智能、机器学习与深度学习
1.2 人工智能的发展
1.3 国内外网络安全形势
1.4 人工智能在安全领域的应用
1.5 算法和数据的辩证关系
1.6 本章小结
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第2章 打造机器学习工具箱
2.1 Python在机器学习领域的优势
2.2 TensorFlow简介与环境搭建
2.3 本章小结
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第3章 机器学习概述
3.1 机器学习基本概念
3.2 数据集
3.3 特征提取
3.4 效果验证
3.5 本章小结
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第4章 Web安全基础
4.1 XSS攻击概述
4.2 SQL注入概述
4.3 WebShell概述
4.4 僵尸网络概述
4.5 本章小结
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第5章 K近邻算法
5.1 K近邻算法概述
5.2 示例：hello world! K近邻
5.3 示例：使用K近邻算法检测异常操作（一）
5.4 示例：使用K近邻算法检测异常操作（二）
5.5 示例：使用K近邻算法检测Rootkit
5.6 示例：使用K近邻算法检测WebShell
5.7 本章小结
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第6章 决策树与随机森林算法
6.1 决策树算法概述
6.2 示例：hello world！决策树
6.3 示例：使用决策树算法检测POP3暴力破解
6.4 示例：使用决策树算法检测FTP暴力破解
6.5 随机森林算法概述
6.6 示例：hello world！随机森林
6.7 示例：使用随机森林算法检测FTP暴力破解
6.8 本章小结
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第7章 朴素贝叶斯算法
7.1 朴素贝叶斯算法概述
7.2 示例：hello world！朴素贝叶斯
7.3 示例：检测异常操作
7.4 示例：检测WebShell（一）
7.5 示例：检测WebShell（二）
7.6 示例：检测DGA域名
7.7 示例：检测针对Apache的DDoS攻击
7.8 示例：识别验证码
7.9 本章小结
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第8章 逻辑回归算法
8.1 逻辑回归算法概述
8.2 示例：hello world！逻辑回归
8.3 示例：使用逻辑回归算法检测Java溢出攻击
8.4 示例：识别验证码
8.5 本章小结
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第9章 支持向量机算法
9.1 支持向量机算法概述
9.2 示例：hello world！支持向量机
9.3 示例：使用支持向量机算法识别XSS
9.4 示例：使用支持向量机算法区分僵尸网络DGA家族
9.5 本章小结
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第10章 K-Means与DBSCAN算法
10.1 K-Means算法概述
10.2 示例：hello world! K-Means
10.3 示例：使用K-Means算法检测DGA域名
10.4 DBSCAN算法概述
10.5 示例：hello world! DBSCAN
10.6 本章小结
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第11章 Apriori与FP-growth算法
11.1 Apriori算法概述
11.2 示例：hello world! Apriori
11.3 示例：使用Apriori算法挖掘XSS相关参数
11.4 FP-growth算法概述
11.5 示例：hello world! FP-growth
11.6 示例：使用FP-growth算法挖掘疑似僵尸主机
11.7 本章小结
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第12章 隐式马尔可夫算法
12.1 隐式马尔可夫算法概述
12.2 hello world！隐式马尔可夫
12.3 示例：使用隐式马尔可夫算法识别XSS攻击（一）
12.4 示例：使用隐式马尔可夫算法识别XSS攻击（二）
12.5 示例：使用隐式马尔可夫算法识别DGA域名
12.6 本章小结
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第13章 图算法与知识图谱
13.1 图算法概述
13.2 示例：hello world！有向图
13.3 示例：使用有向图识别WebShell
13.4 示例：使用有向图识别僵尸网络
13.5 知识图谱概述
13.6 示例：知识图谱在风控领域的应用
13.7 示例：知识图谱在威胁情报领域的应用
13.8 本章小结
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第14章 神经网络算法
14.1 神经网络算法概述
14.2 示例：hello world！神经网络
14.3 示例：使用神经网络算法识别验证码
14.4 示例：使用神经网络算法检测Java溢出攻击
14.5 本章小结
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第15章 多层感知机与DNN算法
15.1 神经网络与深度学习
15.2 TensorFlow编程模型
15.3 TensorFlow的运行模式
15.4 示例：在TensorFlow下识别验证码（一）
15.5 示例：在TensorFlow下识别验证码（二）
15.6 示例：在TensorFlow下识别验证码（三）
15.7 示例：在TensorFlow下识别垃圾邮件（一）
15.8 示例：在TensorFlow下识别垃圾邮件（二）
15.9 本章小结
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第16章 循环神经网络算法
16.1 循环神经网络算法概述
16.2 示例：识别验证码
16.3 示例：识别恶意评论
16.4 示例：生成城市名称
16.5 示例：识别WebShell
16.6 示例：生成常用密码
16.7 示例：识别异常操作
16.8 本章小结
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第17章 卷积神经网络算法
17.1 卷积神经网络算法概述
17.2 示例：hello world！卷积神经网络
17.3 示例：识别恶意评论
17.4 示例：识别垃圾邮件
17.5 本章小结
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更新时间：2019-01-05 10:22:22
完结共148章
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