描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787519830045
机器学习技术能够解决计算机安全问题并*终结束攻击者和防御者之间那种“猫和老鼠”的游戏吗？或只是一种希望的炒作吧？有关这个问题你可以通过对该项技术的潜心研究，自己给出答案。借助本书，寻求将机器学习应用于诸如入侵检测恶意软件分类和网络分析等安全问题的方法。
本书的两位机器学习和安全专家为讨论这两个领域的密切结合给出了一个构架，并为解决一系列安全问题提供了一个机器学习算法工具箱。本书对安全工程师和数据研究人员十分有用。
■快速检测异常现象，包括违规操作、欺诈和即将发生的系统故障。
■通过从计算机二进制文件中提取的有用信息进行恶意软件分析。
■通过从数据集中查找模式来发现网络中的攻击者。
■检测攻击者是如何利用面向消费者的网站和应用程序功能的。
■将机器学习算法从实验室转换到生产实践中。
■了解攻击者对机器学习解决方案的威胁。
如果你工作在安全领域并且希望使用机器学习来改进你的系统，这本书是为你准备的。如果你已经学习过机器学习，现在想用它来解决安全问题，这本书也是为你准备的。
我们假设你有一些基本的统计学知识，在*次阅读本书时可以跳过大多数复杂的数学内容，而不会失去概念。我们还假设你熟悉一种编程语言。我们的示例是用Python 语言写的，我们还提供了对所需Python包的引用来实现我们讨论的概念，不过你可以使用Java、Scala、C 、Ruby和许多其他语言中的开放源码库来实现相同的概念。
“网络安全和保障的未来将取决于防御者以互联网的规模和速度部署机器学习发现并阻止恶意活动的能力。Chio和Freeman针对这个主题撰写的这本权威著作，涉猎了利用ML保证人们在这个领域安全的*的学术思想和难度重重的课程。”
——Alex Stamos
Facebook首席安全官
“该书对于致力学习应用机器学习技术，从异常检测到保护终端用户计算机系统安全的人们来说，是一本极佳的实用指南。”
——Dan Boneh
斯坦福大学，计算机科学教授
“如果想了解机器学习在安全领域的实际工作情况，本书给出了非常清晰的描述。”
——Nwokedi C Idika博士
安全隐私保护组织，
Google软件工程师
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