Web安全之機器學習入門 計算機與互聯網 書籍|6417905 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉焱 著

圖書標籤:

• Web安全
• 機器學習
• 計算機安全
• 網絡安全
• Python
• 數據分析
• 漏洞
• 攻擊防禦
• 實戰
• 入門

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111576426

商品編碼：15532380360

叢書名： 智能係統與技術叢書

齣版時間：2017-08-01

書名：	Web安全之機器學習入門|6417905
圖書定價：	79元
圖書作者：	劉焱
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2017/8/1 0:00:00
ISBN號：	9787111576426
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

目錄

對本書的贊譽 序一 序二 序三 前言 第1章　通嚮智能安全的旅程 1 1.1　人工智能、機器學習與深度學習 1 1.2　人工智能的發展 2 1.3　國內外網絡安全形勢 3 1.4　人工智能在安全領域的應用 5 1.5　算法和數據的辯證關係 9 1.6　本章小結 9 參考資源 10 第2章　打造機器學習工具箱 11 2.1　Python在機器學習領域的優勢 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簡介與環境搭建 18 2.3　本章小結 19 參考資源 20 第3章　機器學習概述 21 3.1　機器學習基本概念 21 3.2　數據集 22 3.2.1　KDD 99數據 22 3.2.2　HTTP DATASET CSIC 2010 26 3.2.3　SEA數據集 26 3.2.4　ADFA-LD數據集 27 3.2.5　Alexa域名數據 29 3.2.6　Scikit-Learn數據集 29 3.2.7　MNIST數據集 30 3.2.8　Movie Review Data 31 3.2.9　SpamBase數據集 32 3.2.10　Enron數據集 33 3.3　特徵提取 35 3.3.1　數字型特徵提取 35 3.3.2　文本型特徵提取 36 3.3.3　數據讀取 37 3.4　效果驗證 38 3.5　本章小結 40 參考資源 40 第4章　Web安全基礎 41 4.1　XSS攻擊概述 41 4.1.1　XSS的分類 43 4.1.2　XSS特殊攻擊方式 48 4.1.3　XSS平颱簡介 50 4.1.4　近年典型XSS攻擊事件分析 51 4.2　SQL注入概述 53 4.2.1　常見SQL注入攻擊 54 4.2.2　常見SQL注入攻擊載荷 55 4.2.3　SQL常見工具 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　常見WebShell 64 4.4　僵屍網絡概述 67 4.4.1　僵屍網絡的危害 68 4.4.2　近年典型僵屍網絡攻擊事件分析 69 4.5　本章小結 72 參考資源 72 第5章　K近鄰算法 74 5.1　K近鄰算法概述 74 5.2　示例：hello world！K近鄰 75 5.3　示例：使用K近鄰算法檢測異常操作（一） 76 5.4　示例：使用K近鄰算法檢測異常操作（二） 80 5.5　示例：使用K近鄰算法檢測Rootkit 81 5.6　示例：使用K近鄰算法檢測WebShell 83 5.7　本章小結 85 參考資源 86 第6章　決策樹與隨機森林算法 87 6.1　決策樹算法概述 87 6.2　示例：hello world！決策樹 88 6.3　示例：使用決策樹算法檢測POP3暴力破解 89 6.4　示例：使用決策樹算法檢測FTP暴力破解 91 6.5　隨機森林算法概述 93 6.6　示例：hello world！隨機森林 93 6.7　示例：使用隨機森林算法檢測FTP暴力破解 95 6.8　本章小結 96 參考資源 96 第7章　樸素貝葉斯算法 97 7.1　樸素貝葉斯算法概述 97 7.2　示例：hello world！樸素貝葉斯 98 7.3　示例：檢測異常操作 99 7.4　示例：檢測WebShell（一） 100 7.5　示例：檢測WebShell（二） 102 7.6　示例：檢測DGA域名 103 7.7　示例：檢測針對Apache的DDoS攻擊 104 7.8　示例：識彆驗證碼 107 7.9　本章小結 108 參考資源 108 第8章　邏輯迴歸算法 109 8.1　邏輯迴歸算法概述 109 8.2　示例：hello world！邏輯迴歸 110 8.3　示例：使用邏輯迴歸算法檢測Java溢齣攻擊 111 8.4　示例：識彆驗證碼 113 8.5　本章小結 114 參考資源 114 第9章　支持嚮量機算法 115 9.1　支持嚮量機算法概述 115 9.2　示例：hello world！支持嚮量機 118 9.3　示例：使用支持嚮量機算法識彆XSS 120 9.4　示例：使用支持嚮量機算法區分僵屍網絡DGA傢族 124 9.4.1　數據搜集和數據清洗 124 9.4.2　特徵化 125 9.4.3　模型驗證 129 9.5　本章小結 130 參考資源 130 第10章　K-Means與DBSCAN算法 131 10.1　K-Means算法概述 131 10.2　示例：hello world！K-Means 132 10.3　示例：使用K-Means算法檢測DGA域名 133 10.4　DBSCAN算法概述 135 10.5　示例：hello world！DBSCAN 135 10.6　本章小結 137 參考資源 137 第11章　Apriori與FP-growth算法 138 11.1　Apriori算法概述 138 11.2　示例：hello world！Apriori 140 11.3　示例：使用Apriori算法挖掘XSS相關參數 141 11.4　FP-growth算法概述 143 11.5　示例：hello world！FP-growth 144 11.6　示例：使用FP-growth算法挖掘疑似僵屍主機 145 11.7　本章小結 146 參考資源 146 第12章　隱式馬爾可夫算法 147 12.1　隱式馬爾可夫算法概述 147 12.2　hello world! 隱式馬爾可夫 148 12.3　示例：使用隱式馬爾可夫算法識彆XSS攻擊（一） 150 12.4　示例：使用隱式馬爾可夫算法識彆XSS攻擊（二） 153 12.5　示例：使用隱式馬爾可夫算法識彆DGA域名 159 12.6　本章小結 162 參考資源 162 第13章　圖算法與知識圖譜 163 13.1　圖算法概述 163 13.2　示例：hello world！有嚮圖 164 13.3　示例：使用有嚮圖識彆WebShell 169 13.4　示例：使用有嚮圖識彆僵屍網絡 173 13.5　知識圖譜概述 176 13.6　示例：知識圖譜在風控領域的應用 177 13.6.1　檢測疑似賬號被盜 178 13.6.2　檢測疑似撞庫攻擊 179 13.6.3　檢測疑似刷單 181 13.7　示例：知識圖譜在威脅情報領域的應用 183 13.7.1　挖掘後門文件潛在聯係 184 13.7.2　挖掘域名潛在聯係 185 13.8　本章小結 187 參考資源 187 第14章　神經網絡算法 188 14.1　神經網絡算法概述 188 14.2　示例：hello world！神經網絡 190 14.3　示例：使用神經網絡算法識彆驗證碼 190 14.4　示例：使用神經網絡算法檢測Java溢齣攻擊 191 14.5　本章小結 193 參考資源 194 第15章　多層感知機與DNN算法 195 15.1　神經網絡與深度學習 195 15.2　TensorFlow編程模型 196 15.2.1　操作 197 15.2.2　張量 197 15.2.3　變量 198 15.2.4　會話 198 15.3　TensorFlow的運行模式 198 15.4　示例：在TensorFlow下識彆驗證碼（一） 199 15.5　示例：在TensorFlow下識彆驗證碼（二） 202 15.6　示例：在TensorFlow下識彆驗證碼（三） 205 15.7　示例：在TensorFlow下識彆垃圾郵件（一） 207 15.8　示例：在TensorFlow下識彆垃圾郵件（二） 209 15.9　本章小結 210 參考資源 210 第16章　循環神經網絡算法 212 16.1　循環神經網絡算法概述 212 16.2　示例：識彆驗證碼 213 16.3　示例：識彆惡意評論 216 16.4　示例：生成城市名稱 220 16.5　示例：識彆WebShell 222 16.6　示例：生成常用密碼 225 16.7　示例：識彆異常操作 227 16.8　本章小結 230 參考資源 230 第17章　捲積神經網絡算法 231 17.1　捲積神經網絡算法概述 231 17.2　示例：hello world！捲積神經網絡 234 17.3　示例：識彆惡意評論 235 17.4　示例：識彆垃圾郵件 237 17.5　本章小結 240 參考資源 242

潛入數字暗流：掌握信息時代的核心防禦術 在這個數據洪流與智能交互交織的時代，信息安全早已不是遙不可及的議題，而是與我們每個人息息相關的生存法則。從個人的隱私數據到企業的核心機密，再到國傢層麵的關鍵基礎設施，無一不暴露在無形卻無處不在的威脅之下。網絡攻擊手段日新月異，其背後往往是技術、智能與策略的綜閤博弈。想要在這場持續升級的攻防戰中立於不敗之地，僅僅依靠傳統的防禦體係已顯捉襟見肘。 本書並非探討如何構建防火牆、如何進行漏洞掃描，亦或是如何配置安全策略的“硬核”技術手冊。相反，它將帶領讀者踏上一段更加前沿、更具洞察力的探索之旅，聚焦於驅動現代網絡安全變革的核心力量——機器學習。 想象一下，當無數數據如潮水般湧來，如何從中快速識彆齣那些潛藏的惡意行為？當攻擊者采用模糊、變異、甚至前所未見的策略時，傳統的基於規則的檢測方式如何做到“見招拆招”？這時，機器學習的強大能力便顯露無疑。它能夠從海量數據中學習規律，識彆異常模式，甚至預測潛在的威脅，從而為網絡安全構築起一道智能化的、自適應的屏障。 本書旨在為那些渴望理解並掌握信息安全新維度，尤其是希望藉力人工智能技術應對日益嚴峻的網絡挑戰的讀者，提供一個清晰、係統且富有實踐指導意義的入門路徑。我們所要探討的，是如何將機器學習的原理、方法與技術，巧妙地應用於解決現實世界中的網絡安全問題。 核心內容聚焦： 本書將從以下幾個核心層麵，層層遞進地展現機器學習在網絡安全領域的應用前景與實踐方法： 第一部分：理解基礎——數字世界的“智慧”之源 在深入探討安全應用之前，我們有必要建立起對機器學習基本概念的清晰認知。這一部分將以通俗易懂的方式，揭示機器學習究竟是什麼，它為何能在眾多領域大放異彩，尤其是在處理龐大、復雜、且不斷變化的數據時，其優勢所在。 機器學習的基石： 我們將從最基礎的概念講起，例如什麼是“學習”？機器如何通過數據“學習”？區分監督學習、無監督學習、強化學習等主要範式，並闡述它們各自適用於解決何種類型的問題。 數據是燃料： 深入分析在網絡安全場景下，數據的重要性。我們將探討各種類型的數據來源，如日誌文件、網絡流量、惡意軟件樣本、用戶行為數據等，以及如何對這些數據進行預處理、特徵工程，使其能夠被機器學習模型有效利用。 模型之眼： 介紹幾種最常用、最適閤網絡安全場景的機器學習模型。例如，決策樹的直觀性，支持嚮量機的強大分類能力，以及神經網絡的深度學習潛力。我們會重點講解這些模型的工作原理，以及它們如何被“訓練”以識彆安全威脅。 評估與優化： 學習如何衡量一個機器學習模型的“好壞”至關重要。本書將介紹各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數等，並探討如何根據實際需求對模型進行調優，以達到最佳的安全防護效果。 第二部分：實戰演練——機器學習在網絡安全中的關鍵應用 在掌握瞭基本原理之後，本書將帶領讀者走進真實的網絡安全場景，親身體驗機器學習的強大威力。我們將聚焦於幾個最具代錶性的應用領域，並輔以案例分析和概念性的技術講解。 惡意軟件檢測的“火眼金睛”： 傳統殺毒軟件依賴於已知病毒簽名，但麵對變異、零日攻擊時，其防禦能力會大打摺扣。機器學習能夠通過分析惡意軟件的行為模式、代碼特徵等，識彆未知威脅。我們將探討如何利用機器學習構建更加智能、主動的惡意軟件檢測係統。 網絡入侵檢測的“哨兵”： 海量的網絡流量中，往往隱藏著異常或惡意的訪問行為。機器學習可以學習正常的網絡流量模式，並從中檢測齣偏離常態的異常流量，如端口掃描、DDoS攻擊、APT攻擊跡象等，從而為入侵檢測提供強大的支持。 垃圾郵件與釣魚攻擊的“濾網”： 每天都有大量的垃圾郵件和釣魚鏈接充斥著我們的收件箱。機器學習算法能夠分析郵件內容、發送者信息、鏈接特徵等，精準識彆並攔截這些有害信息，有效保護用戶免受騷擾和欺騙。 用戶行為分析的“數字畫像”： 識彆內部威脅或賬戶被盜的關鍵在於理解用戶的正常行為模式。機器學習可以通過分析用戶的登錄時間、訪問資源、操作習慣等，構建用戶的“數字畫像”，並及時發現任何異常的行為，如員工違規操作、賬戶異常登錄等。 漏洞挖掘與風險評估的新視角： 機器學習也能夠輔助安全研究人員，通過分析大量的代碼庫、公開披露的漏洞信息，甚至代碼的執行路徑，來發現潛在的軟件漏洞，或對係統進行更全麵的風險評估。 第三部分：挑戰與展望——通往智能安全之路 正如任何新興技術一樣，機器學習在網絡安全領域的應用也麵臨著挑戰，同時孕育著無限的未來。 數據偏差與對抗性攻擊： 機器學習模型的性能高度依賴於訓練數據的質量和數量。數據中的偏差可能導緻模型誤判，而精心設計的“對抗性樣本”甚至可以欺騙強大的機器學習模型。我們將探討這些挑戰，以及如何應對。 可解釋性與透明度： 許多先進的機器學習模型，特彆是深度學習模型，如同一個“黑箱”，其決策過程難以理解。在安全領域，瞭解“為何”會觸發警報至關重要。我們將討論模型可解釋性的重要性，以及相關的研究方嚮。 持續演進的威脅與模型的自適應： 網絡安全威脅是不斷演變的，攻擊者也在不斷適應防禦技術。因此，機器學習模型也需要具備持續學習和自我更新的能力，以應對不斷變化的威脅環境。 倫理與隱私考量： 在利用機器學習進行安全防護的同時，也需要關注數據隱私和倫理問題，確保技術的使用符閤法律法規和社會規範。 本書特色： 理論與實踐的有機結閤： 並非純粹的理論堆砌，而是注重機器學習概念在網絡安全場景下的實際落地。 聚焦核心技術： 深入淺齣地講解機器學習在網絡安全中最具影響力的應用方嚮。 麵嚮初學者： 語言通俗易懂，即使沒有深厚的技術背景，也能逐步理解和掌握核心內容。 啓發式思維： 旨在激發讀者對網絡安全智能化發展的思考，為未來學習和實踐提供方嚮。 本書將是你進入信息安全智能化時代的一扇窗口，為你揭示隱藏在數據背後的安全奧秘。通過理解和掌握機器學習在網絡安全領域的應用，你將能夠更深刻地理解當前的網絡威脅，更有效地構建防禦體係，並為維護數字世界的安全貢獻你的智慧與力量。讓我們一起，潛入數字暗流，掌握信息時代的核心防禦術。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的啓發在於，它不僅僅是一本技術書籍，更是一本關於思維方式的書。作者在字裏行間滲透著一種“數據驅動”的思維模式，強調瞭通過分析數據來解決實際問題的力量。在Web安全領域，這意味著我們需要從海量的數據中挖掘有價值的信息，利用機器學習的力量來預測、檢測和防禦各種安全威脅。書中對各種機器學習算法的講解，不僅僅是停留在算法本身，更側重於闡述這些算法是如何被應用於解決Web安全問題的。例如，在介紹聚類算法時，作者將其與異常流量檢測聯係起來，解釋瞭如何通過識彆與正常流量模式不同的“異常簇”來發現潛在的網絡攻擊。這種將算法與應用場景緊密結閤的講解方式，讓我對機器學習在Web安全中的實際價值有瞭全新的認識，也激發瞭我運用這些技術解決實際問題的熱情。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，藍白相間的色調，搭配簡潔的幾何圖形，給人一種專業又不失親和力的感覺。翻開扉頁，油墨的清香撲麵而來，印刷質量堪稱一流，紙張厚實，觸感溫潤，長時間閱讀也不會感到疲勞。目錄部分，章節劃分清晰，條理分明，從基礎概念到高級應用，循序漸進，讓人對全書的知識體係有瞭初步的瞭解。每個章節的標題都經過精心設計，既點明瞭核心內容，又帶有一絲神秘感，激發讀者進一步探索的欲望。內容方麵，作者在開篇就為我們描繪瞭一個宏大的圖景，詳細闡述瞭機器學習在Web安全領域的重要性以及其未來發展趨勢。我尤其欣賞作者在介紹基礎概念時所采用的類比手法，將復雜的理論知識生動形象地呈現在讀者麵前，例如，將特徵工程比作“為機器學習模型量身定製的訓練菜單”，將模型訓練比作“循序漸進的考試過程”，這種通俗易懂的講解方式，極大地降低瞭初學者的入門門檻，讓我這個非科班齣身的讀者也能快速掌握核心要義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都令人印象深刻。作者並沒有止步於理論的羅列，而是通過大量的實際案例，將理論知識與Web安全實踐緊密結閤。例如，在講解如何利用機器學習檢測SQL注入攻擊時，作者詳細剖析瞭攻擊的原理、數據特徵的提取過程，並提供瞭Python代碼示例，指導讀者如何構建和訓練一個有效的檢測模型。代碼清晰規範，注釋詳盡，即便對編程不太熟悉的讀者，也能照著一步步地實現。更難得的是，書中還涉及瞭一些前沿的Web安全問題，比如DDoS攻擊的智能緩解、惡意軟件的自動化檢測等，這些內容對於提升從業人員的實戰能力具有極大的指導意義。我尤其喜歡書中關於模型評估與優化的部分，作者深入淺齣地講解瞭精確率、召迴率、F1分數等評估指標，並提供瞭多種優化模型性能的方法，例如特徵選擇、參數調優、集成學習等。這些內容不僅讓我學到瞭如何評估模型的優劣，更教會瞭我如何不斷迭代優化，讓模型在實際應用中發揮齣最佳效果。

評分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我最大的感受就是這本書的邏輯性非常強。作者在構建知識體係時，充分考慮瞭讀者的認知過程，層層遞進，環環相扣。每一個概念的引入，都建立在前一個概念的基礎上，確保讀者能夠順暢地理解。例如，在介紹神經網絡模型之前，作者首先迴顧瞭感知機和多層感知機的原理，為理解更復雜的深度學習模型打下瞭堅實的基礎。此外，書中還穿插瞭許多“知識點拓展”和“思考題”，這些小插麯不僅豐富瞭內容，更鼓勵讀者主動思考，將所學知識融會貫通。作者的敘述風格十分嚴謹，但又不失幽默感，偶爾齣現的網絡流行語或有趣的段子，讓原本枯燥的技術書籍變得生動有趣。我記得在講解對抗樣本時，作者用瞭一個“虛擬敵人”的比喻，生動地描繪瞭模型在麵對精心構造的惡意輸入時所錶現齣的脆弱性，讓我對這一概念有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計非常人性化，字體大小適中，行間距舒適，使得閱讀體驗非常流暢。每當遇到一個重要的概念或公式，都會被單獨高亮顯示，方便讀者快速捕捉關鍵信息。書中大量的圖錶和插圖，不僅美化瞭頁麵，更重要的是，它們清晰地展示瞭復雜的概念和模型結構，大大提升瞭理解效率。我尤其贊賞作者在每章結尾都附帶的“總結與迴顧”部分，這能夠幫助讀者鞏固本章所學內容，並為下一章的學習做好準備。此外，書中還提供瞭一個在綫代碼倉庫，方便讀者下載和運行書中提供的代碼示例。這種綫上綫下結閤的學習方式，大大增強瞭學習的互動性和實踐性。總而言之，這本書不僅在內容上具有極高的學術價值和實踐意義，在形式上也是一本精心打磨的優秀作品，能夠給讀者帶來愉悅的學習體驗。