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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111584476

商品编码：21137340529

出版时间：2017-12-01

3册 Web安全之深度学习实战+机器学习入门+白话深度学习与TensorFlow

YL12188 9787111584476 9787111576426 9787111574576

基本信息

作者： 刘焱   

丛书名： 智能系统与技术丛书

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111584476

上架时间：2017-12-1

出版日期：2018 年1月

开本：16开

版次：1-1

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 数据源系统48
4.3 数据收集层53
4.4 消息系统层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
4.8 计算系统67
4.9 实战演练72
4.10 本章小结77
第5章 验证码识别78
5.1 数据集79
5.2 特征提取80
5.3 模型训练与验证81
5.3.1 K近邻算法81
5.3.2 支持向量机算法81
5.3.3 深度学习算法之MLP82
5.3.4 深度学习算法之CNN83
5.4 本章小结87
第6章 垃圾邮件识别88
6.1 数据集89
6.2 特征提取90
6.2.1 词袋模型90
6.2.2 TF-IDF模型93
6.2.3 词汇表模型95
6.3 模型训练与验证97
6.3.1 朴素贝叶斯算法97
6.3.2 支持向量机算法100
6.3.3 深度学习算法之MLP101
6.3.4 深度学习算法之CNN102
6.3.5 深度学习算法之RNN106
6.4 本章小结108
第7章 负面评论识别109
7.1 数据集110
7.2 特征提取112
7.2.1 词袋和TF-IDF模型112
7.2.2 词汇表模型114
7.2.3 Word2Vec模型和Doc2Vec模型115
7.3 模型训练与验证119
7.3.1 朴素贝叶斯算法119
7.3.2 支持向量机算法122
7.3.3 深度学习算法之MLP123
7.3.4 深度学习算法之CNN124
7.4 本章小结127
第8章 骚扰短信识别128
8.1 数据集129
8.2 特征提取130
8.2.1 词袋和TF-IDF模型130
8.2.2 词汇表模型131
8.2.3 Word2Vec模型和Doc2Vec模型132
8.3 模型训练与验证134
8.3.1 朴素贝叶斯算法134
8.3.2 支持向量机算法136
8.3.3 XGBoost算法137
8.3.4 深度学习算法之MLP140
8.4 本章小结141
第9章 Linux后门检测142
9.1 数据集142
9.2 特征提取144
9.3 模型训练与验证145
9.3.1 朴素贝叶斯算法145
9.3.2 XGBoost算法146
9.3.3 深度学习算法之多层感知机148
9.4 本章小结149
第10章 用户行为分析与恶意行为检测150
10.1 数据集151
10.2 特征提取152
10.2.1 词袋和TF-IDF模型152
10.2.2 词袋和N-Gram模型154
10.2.3 词汇表模型155
10.3 模型训练与验证156
10.3.1 朴素贝叶斯算法156
10.3.2 XGBoost算法157
10.3.3 隐式马尔可夫算法159
10.3.4 深度学习算法之MLP164
10.4 本章小结166
第11章 WebShell检测167
11.1 数据集168
11.1.1 WordPress168
11.1.2 PHPCMS170
11.1.3 phpMyAdmin170
11.1.4 Smarty171
11.1.5 Yii171
11.2 特征提取172
11.2.1 词袋和TF-IDF模型172
11.2.2 opcode和N-Gram模型174
11.2.3 opcode调用序列模型180
11.3 模型训练与验证181
11.3.1 朴素贝叶斯算法181
11.3.2 深度学习算法之MLP182
11.3.3 深度学习算法之CNN184
11.4 本章小结188
第12章 智能扫描器189
12.1 自动生成XSS攻击载荷190
12.1.1 数据集190
12.1.2 特征提取194
12.1.3 模型训练与验证195
12.2 自动识别登录界面198
12.2.1 数据集198
12.2.2 特征提取199
12.2.3 模型训练与验证201
12.3 本章小结203
第13章 DGA域名识别204
13.1 数据集206
13.2 特征提取207
13.2.1 N-Gram模型207
13.2.2 统计特征模型208
13.2.3 字符序列模型210
13.3 模型训练与验证210
13.3.1 朴素贝叶斯算法210..

丛书名： 智能系统与技术丛书

 

出版社：机械工业出版社

 

ISBN：9787111576426

 

定价 79元

 

出版日期：2017 年8月

 

开本：16开

 

版次：1-1

 

所属分类：计算机

 

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

 

参考资源 86

 

第6章 决策树与随机森林算法 87

 

6.1 决策树算法概述 87

 

6.2 示例：hello world！决策树 88

 

6.3 示例：使用决策树算法检测POP3暴力破解 89

 

6.4 示例：使用决策树算法检测FTP暴力破解 91

 

6.5 随机森林算法概述 93

 

6.6 示例：hello world！随机森林 93

 

6.7 示例：使用随机森林算法检测FTP暴力破解 95

 

6.8 本章小结 96

 

参考资源 96

 

第7章 朴素贝叶斯算法 97

 

7.1 朴素贝叶斯算法概述 97

 

7.2 示例：hello world！朴素贝叶斯 98

 

7.3 示例：检测异常操作 99

 

7.4 示例：检测WebShell（一） 100

 

7.5 示例：检测WebShell（二） 102

 

7.6 示例：检测DGA域名 103

 

7.7 示例：检测针对Apache的DDoS攻击 104

 

7.8 示例：识别验证码 107

 

7.9 本章小结 108

 

参考资源 108

 

第8章 逻辑回归算法 109

 

8.1 逻辑回归算法概述 109

 

8.2 示例：hello world！逻辑回归 110

 

8.3 示例：使用逻辑回归算法检测Java溢出攻击 111

 

8.4 示例：识别验证码 113

 

8.5 本章小结 114

 

参考资源 114

 

第9章 支持向量机算法 115

 

9.1 支持向量机算法概述 115

 

9.2 示例：hello world！支持向量机 118

 

9.3 示例：使用支持向量机算法识别XSS 120

 

9.4 示例：使用支持向量机算法区分僵尸网络DGA家族 124

 

9.4.1 数据搜集和数据清洗 124

 

9.4.2 特征化 125

 

9.4.3 模型验证 129

...

作者：高扬

I S B N ：978-7-111-57457-6条码书号：9787111574576上架日期：2017-7-24出版日期：2017-7-1版       次：1-1出 版 社：机械工业出版社丛 书 名：

基础篇(1-3章)：介绍深度学习的基本概念和Tensorflow的基本介绍。原理与实践篇（4-8章）：大量的关于深度学习中BP、CNN以及RNN网络等概念的数学知识解析，加以更朴素的语言与类比，使得非数学专业的程序员还是能够比较容易看懂。扩展篇（9-13章）：介绍新增的深度学习网络变种与较新的深度学习特性，并给出有趣的深度学习应用。读完本书，基本具备了搭建全套Tensorflow应用环境的能力，掌握深度学习算法和思路，以及进行一般性的文章分类、音频分类或视频分类的能力。

目 录?Contents

 

本书赞誉

 

序

 

前 言

 

基 础 篇

 

第1章 机器学习是什么  2

 

1.1 聚类  4

 

1.2 回归  5

 

1.3 分类  8

 

1.4 综合应用  10

 

1.5 小结  14

 

第2章 深度学习是什么  15

 

2.1 神经网络是什么  15

 

2.1.1 神经元  16

 

2.1.2 激励函数  19

 

2.1.3 神经网络  24

 

2.2 深度神经网络  25

 

2.3 深度学习为什么这么强  28

 

2.3.1 不用再提取特征  28

 

2.3.2 处理线性不可分  29

 

2.4 深度学习应用  30

 

2.4.1 围棋机器人——AlphaGo  30

 

2.4.2 被教坏的少女——Tai.ai  32

 

2.4.3 本田公司的大宝贝——

 

ASIMO  33

 

2.5 小结  37

 

第3章 TensorFlow框架特性与安装  38

 

3.1 简介  38

 

3.2 与其他框架的对比  39

 

3.3 其他特点  40

 

3.4 如何选择好的框架  44

 

3.5 安装TensorFlow  45

 

3.6 小结  46

 

原理与实践篇

 

第4章 前馈神经网络  50

 

4.1 网络结构  50

 

4.2 线性回归的训练  51

 

4.3 神经网络的训练  75

 

4.4 小结  79

 

第5章 手写板功能  81

 

5.1 MNIST介绍  81

 

5.2 使用TensorFlow完成实验  86

 

5.3 神经网络为什么那么强  92

 

5.3.1 处理线性不可分  93

 

5.3.2 挑战“与或非”  95

 

5.3.3 丰富的VC——强大的空间

 

划分能力  98

 

5.4 验证集、测试集与防止过拟合  99

 

5.5 小结  102

 

第6章 卷积神经网络  103

 

6.1 与全连接网络的对比  103

 

6.2 卷积是什么  104

 

6.3 卷积核  106

 

6.4 卷积层其他参数  108

 

6.5 池化层  109

 

6.6 典型CNN网络  110

 

6.7 图片识别  114

 

6.8 输出层激励函数——SOFTMAX  116

 

6.8.1 SOFTMAX  116

 

6.8.2 交叉熵  117

 

6.9 小试牛刀——卷积网络做图片分类  124

 

6.10 小结  138

 

第7章 综合问题  139

 

7.1 并行计算  139

 

7.2 随机梯度下降  142

 

7.3 梯度消失问题  144

 

7.4 归一化  147

 

7.5 参数初始化问题  149

 

7.6 正则化  151

 

7.7 其他超参数  155

 

7.8 不，的模型  156

 

7.9 DropOut  157

 

7.10 小结  158

 

第8章 循环神经网络  159

 

8.1 隐马尔可夫模型  159

 

8.2 RNN和BPTT算法  163

 

8.2.1 结构  163

 

8.2.2 训练过程  163

 

8.2.3 艰难的误差传递  165

 

8.3 LSTM算法  167

 

8.4 应用场景  171

 

8.5 实践案例——自动文本生成  174

 

8.5.1 RNN工程代码解读  174

 

8.5.2 利用RNN学习莎士比亚剧本  183

 

8.5.3 利用RNN学习维基百科  184

 

8.6 实践案例——聊天机器人  185

 

8.7 小结  196

 

扩 展 篇

 

第9章 深度残差网络  198

 

9.1 应用场景  198

 

9.2 结构解释与数学推导  200

 

9.3 拓扑解释  205

 

9.4 Github示例  207

 

9.5 小结  207

 

第10章 受限玻尔兹曼机  209

 

10.1 结构  209

 

10.2 逻辑回归  210

 

10.3 ·大似然度  212

 

10.4 ·大似然度示例  214

 

10.5 损失函数  215

 

10.6 应用场景  216

 

10.7 小结  216

 

第11章 强化学习  217

 

11.1 模型核心  218

《深入浅出Web安全：深度学习与机器学习的实战应用》 一、 拥抱变革，洞悉网络安全新前沿 在数字化浪潮席卷全球的今天，网络安全已不再是某个特定部门的职责，而是关乎企业生存、国家安全乃至个人隐私的基石。随着人工智能技术的飞速发展，深度学习和机器学习正以前所未有的力量重塑着网络安全的格局。然而，面对海量的数据、层出不穷的攻击手段以及日益复杂的防御体系，许多安全从业者和技术爱好者感到力不从心。 本书应运而生，旨在为您提供一条清晰、系统且极具实践价值的学习路径，让您能够掌握如何运用深度学习和机器学习这两大前沿技术，来应对当前及未来的Web安全挑战。我们相信，唯有深刻理解并有效应用这些新兴技术，才能在瞬息万变的攻防对抗中立于不败之地。 二、 全景式解析，构建您的安全知识体系 本书并非零散的技术堆砌，而是一个精心设计的知识体系。我们将从基础概念讲起，逐步深入到复杂的算法模型和实际应用场景，确保每一位读者都能根据自己的基础，找到合适的切入点，并循序渐进地掌握核心内容。 第一部分：Web安全基础与机器学习入门 在进入高深的深度学习之前，我们首先需要巩固Web安全的基础知识，并建立起对机器学习的基本认知。 Web安全概览： 我们将回顾Web应用的核心架构，深入剖析常见的Web安全威胁，如SQL注入、XSS跨站脚本攻击、CSRF跨站请求伪造、文件上传漏洞、不安全的身份认证与授权机制等。同时，也会介绍不同类型的攻击者、攻击流程以及传统的安全防御手段，为后续的学习奠定坚实的基础。 机器学习基础： 这一部分将以通俗易懂的方式介绍机器学习的核心概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习的区别与联系。我们将重点讲解常用的机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K-近邻（KNN）、朴素贝叶斯等，并阐述它们在分类、回归、聚类等任务中的应用。此外，我们还会介绍模型评估的方法（如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等）以及过拟合和欠拟合的解决策略。 数据预处理与特征工程： 真实世界的安全数据往往是杂乱无章的。因此，本书将详细讲解如何进行数据清洗、缺失值处理、异常值检测，以及如何提取、转换和选择对模型训练至关重要的特征。我们会探讨文本数据（如日志、请求包）和网络流量数据的特征表示方法，为后续的建模做好准备。 第二部分：深度学习在Web安全中的实战应用 深度学习以其强大的特征学习能力，在解决复杂模式识别问题上展现出卓越的性能。本书将聚焦深度学习在Web安全领域的创新应用。 深度学习基础： 我们将从神经网络的基本原理出发，逐步介绍多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer等主流深度学习模型。我们将详细讲解它们的结构、工作原理以及各自的优势，并重点说明它们如何应用于序列数据和高维数据分析。 基于深度学习的恶意代码检测： 随着恶意软件的不断演进，传统的基于签名的检测方法已显不足。本书将展示如何利用深度学习模型，如CNN和RNN，对恶意软件的行为模式、API调用序列进行分析，实现高效且鲁棒的检测。我们将讲解如何构建和训练检测模型，并讨论如何处理数据不平衡等问题。 基于深度学习的入侵检测系统（IDS）与入侵防御系统（IPS）： 传统的IDS/IPS在识别新型、变种攻击方面存在局限。我们将深入探讨如何使用深度学习技术，例如LSTM或Transformer，来分析网络流量的异常模式，从而构建更智能、更具适应性的IDS/IPS。我们将覆盖从数据采集、特征提取到模型训练和部署的全过程。 基于深度学习的Web漏洞扫描与利用检测： 传统的Web漏洞扫描工具往往依赖于预定义的规则和签名。本书将介绍如何利用深度学习模型，例如自然语言处理（NLP）技术（如词向量、注意力机制）来理解Web应用程序的输入和输出，识别潜在的注入点和异常行为，从而实现更精准的漏洞发现。同时，我们也会探讨如何利用深度学习来检测和防御已知的漏洞利用尝试。 基于深度学习的Web日志分析与异常检测： 海量的Web服务器日志蕴藏着宝贵的安全信息。本书将指导您如何运用深度学习模型，如自编码器（Autoencoder）或RNN，从海量日志数据中挖掘异常模式，识别潜在的安全事件，例如DDoS攻击、暴力破解、信息泄露等。 其他前沿应用探索： 除了上述核心内容，我们还将简要介绍深度学习在Web安全领域的其他潜在应用，例如API安全、僵尸网络检测、钓鱼网站识别等，激发您的创新思维。 第三部分：实践出真知，构建您的实战能力 理论的学习最终需要通过实践来检验和巩固。本书强调动手实践，为您提供丰富的实战案例和指导。 环境搭建与工具介绍： 我们将指导您如何搭建一个完整的开发和实验环境，包括Python、TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，以及Scikit-learn、Pandas、NumPy等常用的数据科学库。同时，我们也会介绍一些实用的Web安全测试工具和数据集。 实战案例解析： 本书将通过一系列精心设计的实战案例，引导您亲手实现上述的各种安全应用。例如，您将有机会构建一个简单的SQL注入检测模型，或者一个基于LSTM的网络入侵检测系统。每一个案例都将包含详细的代码实现、参数调优和结果分析。 项目化学习： 我们鼓励读者将所学知识融会贯通，通过完成一些小型项目来提升综合能力。这些项目可能包括构建一个能够识别常见Web攻击类型的分类器，或者开发一个能够发现Web应用中可疑行为的监测工具。 进阶思考与未来展望： 在完成核心内容的学习后，我们将引导您进行更深层次的思考，例如如何优化模型性能、如何应对对抗性攻击、如何构建可解释的AI模型等。同时，我们也会对Web安全与AI结合的未来发展趋势进行展望，帮助您保持技术的领先性。 三、 适用人群 Web安全从业者： 希望提升技能，掌握前沿AI技术以应对日益复杂的网络威胁。 网络安全研究人员： 寻求将AI技术应用于安全领域的研究思路和方法。 软件开发工程师： 关注应用安全，希望了解如何利用AI技术构建更安全的Web应用。 数据科学家/机器学习工程师： 有志于将AI技术应用于网络安全领域，寻找具体应用场景和解决方案。 对Web安全和人工智能感兴趣的学生及技术爱好者： 希望系统学习并掌握这项热门技术。 四、 为什么选择这本书？ 系统性强： 从基础到进阶，循序渐进，构建完整的知识体系。 实践导向： 大量实战案例，代码示例丰富，帮助读者快速上手。 前沿技术： 聚焦深度学习和机器学习在Web安全领域的最新应用。 通俗易懂： 复杂概念用清晰的语言解释，降低学习门槛。 前瞻性： 兼顾当前需求与未来趋势，为您的职业发展提供助力。 通过阅读本书，您将不再为层出不穷的网络威胁感到束手无策，而是能够自信地运用深度学习和机器学习这两把强大的利器，构建更智能、更主动、更有效的Web安全防御体系。让我们一起，在数字世界中构筑坚不可摧的安全长城！

评分☆☆☆☆☆

《Web安全机器学习入门》这本书，对于我这样对机器学习只有初步了解，但又想将它应用到Web安全领域的研究者来说，简直是“及时雨”。这本书的定位非常精准，它没有像一些专业书籍那样堆砌复杂的数学公式和算法原理，而是从Web安全工程师更关心的实际问题出发，一步步引导读者了解如何将机器学习技术“落地”。书中涵盖了常见的Web安全威胁，如恶意软件检测、钓鱼网站识别、DDoS攻击防御等，并且针对这些威胁，作者详细介绍了如何选择合适的机器学习算法，如何进行特征工程，以及如何训练和评估模型。我特别喜欢其中关于异常检测的章节，作者通过生动的案例讲解，让我明白了如何利用聚类、孤立森林等算法来发现潜在的安全风险。而且，书中还分享了一些实际项目中的经验和教训，这对于避免走弯路非常有帮助。这本书不仅是入门指南，更是一本能够启发思路的工具书，让我对机器学习在Web安全领域的应用有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

《白话深度学习》这本书，是我在学习Web安全相关的深度学习知识过程中，遇到的一本“解惑书”。我承认，在接触深度学习之初，很多理论和概念对我来说都像天书一样，公式、模型、各种术语常常让我感到力不从心。但是，这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者用非常通俗易懂的语言，将深度学习的核心思想和关键技术娓娓道来，仿佛一位经验丰富的朋友在给我讲解。从感知机到神经网络，从反向传播到各种激活函数，再到卷积神经网络和循环神经网络，每一个概念的引入都伴随着直观的图解和生动的比喻。我印象最深刻的是关于“损失函数”的讲解，作者用“目标”和“误差”来比喻，让我瞬间就理解了它的作用。这本书最大的优点在于，它能够帮助读者建立起对深度学习的整体认知框架，而不是零散的知识点。即使你不是一个数学天才，也能通过阅读这本书，对深度学习产生浓厚的兴趣，并为进一步的学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套关于Web安全与深度学习的书籍，我的第一感觉就是“内容相当扎实”。我之前一直从事Web开发工作，对安全性问题也颇为关注，但一直缺乏系统性的学习。这套书恰好填补了我的知识空白。《Web安全之深度学习实战》这本书，让我看到了将前沿技术与传统安全领域结合的巨大潜力。作者在书中详细阐述了如何利用深度学习模型来识别和防御各种Web攻击，例如SQL注入、跨站脚本攻击等，并且提供了丰富的代码示例，这对于我这种喜欢动手实践的开发者来说，简直是宝藏。我特别看重书中关于“数据预处理”和“模型调优”的章节，因为我深知这些步骤对于构建高性能安全模型的关键性。《Web安全机器学习入门》这本书则更侧重于机器学习的原理和应用，它为我理解深度学习提供了坚实的理论基础，让我能够更深入地理解各种算法的优劣势。《白话深度学习》则是一个非常好的补充，它用最简单直观的方式，解释了深度学习的核心概念，让我不再害怕那些复杂的数学公式。总的来说，这套书内容丰富，由浅入深，非常适合我这样希望提升Web安全技能的开发者。

评分☆☆☆☆☆

收到这套书，我最大的感受就是“干货满满”，特别是《Web安全之深度学习实战》这本书，简直是我学习Web安全方向的“宝典”。作者在书中深入浅出地讲解了如何将深度学习技术应用于Web安全防护，从基础概念到复杂的模型构建，再到实际案例分析，都写得非常透彻。我尤其喜欢其中关于XSS漏洞检测和SQL注入防御的部分，作者不仅介绍了传统的检测方法，更着重强调了如何利用CNN、RNN等深度学习模型来提升检测的精度和效率。书中的代码示例也非常实用，可以直接拿来运行和学习，这对于我这种动手能力比较强的读者来说，简直是福音。而且，书中的讲解思路非常清晰，即使是没有深度学习背景的读者，只要掌握了基本的Web安全知识，也能逐步理解和掌握其中的精髓。我花了整整一个周末来啃这本书，感觉收获太大了，以前很多模糊的概念一下子就清晰了。如果想在Web安全领域深入研究，或者想提升自己的技能，强烈推荐这本书！

评分☆☆☆☆☆

对于一直以来对网络安全领域充满好奇的我来说，这套关于Web安全与深度学习的书籍，简直是“打开了新世界的大门”。我尤其被《Web安全之深度学习实战》这本书深深吸引，作者在书中将深度学习这一“高大上”的技术，巧妙地融入到Web安全的实战场景中。从基础的恶意请求识别，到复杂的漏洞挖掘，书中都给出了详尽的分析和解决方案。我特别喜欢书中关于“异常流量检测”的案例，作者通过图文并茂的方式，展示了如何利用深度学习模型来捕捉那些隐藏在海量数据中的细微异常。这让我对Web安全有了全新的认识，不再仅仅是靠规则和签名来防御，而是能够通过学习和适应来主动发现威胁。《Web安全机器学习入门》则从更宏观的视角，介绍了机器学习在安全领域的广泛应用，它帮助我理解了不同算法的适用场景，为我今后的研究提供了方向。《白话深度学习》则是一个非常棒的“铺垫”，它用最易懂的语言，讲解了深度学习的基本原理，让我在阅读后面两本书时，能够更加得心应手。这套书对于任何想要了解和掌握Web安全最新技术动态的读者来说，都是不可多得的佳作。