簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• Web安全
• 深度學習
• 機器學習
• 實戰
• 入門
• 白話深度學習
• 網絡安全
• Python
• 數據分析
• 人工智能

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111584476

商品編碼：21137340529

齣版時間：2017-12-01

3冊 Web安全之深度學習實戰+機器學習入門+白話深度學習與TensorFlow

YL12188 9787111584476 9787111576426 9787111574576

基本信息

作者： 劉焱   

叢書名： 智能係統與技術叢書

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111584476

上架時間：2017-12-1

齣版日期：2018 年1月

開本：16開

版次：1-1

目錄

對本書的贊譽 
序 
前言 
第1章 打造深度學習工具箱1
1.1 TensorFlow1
1.1.1 安裝1
1.1.2 使用舉例3
1.2 TFLearn3
1.3 PaddlePaddle4
1.3.1 安裝5
1.3.2 使用舉例6
1.4 Karas7
1.5 本章小結9
第2章 捲積神經網絡10
2.1 傳統的圖像分類算法10
2.2 基於CNN的圖像分類算法11
2.2.1 局部連接11
2.2.2 參數共享13
2.2.3 池化15
2.2.4 典型的CNN結構及實現16
2.2.5 AlexNet的結構及實現19
2.2.6 VGG的結構及實現24
2.3 基於CNN的文本處理29
2.3.1 典型的CNN結構30
2.3.2 典型的CNN代碼實現30
2.4 本章小結32
第3章 循環神經網絡33
3.1 循環神經算法概述34
3.2 單嚮循環神經網絡結構與實現36
3.3 雙嚮循環神經網絡結構與實現38
3.4 循環神經網絡在序列分類的應用41
3.5 循環神經網絡在序列生成的應用42
3.6 循環神經網絡在序列標記的應用43
3.7 循環神經網絡在序列翻譯的應用44
3.8 本章小結46
第4章 基於OpenSOC的機器學習框架47
4.1 OpenSOC框架47
4.2 數據源係統48
4.3 數據收集層53
4.4 消息係統層57
4.5 實時處理層60
4.6 存儲層62
4.6.1 HDFS62
4.6.2 HBase64
4.6.3 Elasticsearch65
4.7 分析處理層66
4.8 計算係統67
4.9 實戰演練72
4.10 本章小結77
第5章 驗證碼識彆78
5.1 數據集79
5.2 特徵提取80
5.3 模型訓練與驗證81
5.3.1 K近鄰算法81
5.3.2 支持嚮量機算法81
5.3.3 深度學習算法之MLP82
5.3.4 深度學習算法之CNN83
5.4 本章小結87
第6章 垃圾郵件識彆88
6.1 數據集89
6.2 特徵提取90
6.2.1 詞袋模型90
6.2.2 TF-IDF模型93
6.2.3 詞匯錶模型95
6.3 模型訓練與驗證97
6.3.1 樸素貝葉斯算法97
6.3.2 支持嚮量機算法100
6.3.3 深度學習算法之MLP101
6.3.4 深度學習算法之CNN102
6.3.5 深度學習算法之RNN106
6.4 本章小結108
第7章 負麵評論識彆109
7.1 數據集110
7.2 特徵提取112
7.2.1 詞袋和TF-IDF模型112
7.2.2 詞匯錶模型114
7.2.3 Word2Vec模型和Doc2Vec模型115
7.3 模型訓練與驗證119
7.3.1 樸素貝葉斯算法119
7.3.2 支持嚮量機算法122
7.3.3 深度學習算法之MLP123
7.3.4 深度學習算法之CNN124
7.4 本章小結127
第8章 騷擾短信識彆128
8.1 數據集129
8.2 特徵提取130
8.2.1 詞袋和TF-IDF模型130
8.2.2 詞匯錶模型131
8.2.3 Word2Vec模型和Doc2Vec模型132
8.3 模型訓練與驗證134
8.3.1 樸素貝葉斯算法134
8.3.2 支持嚮量機算法136
8.3.3 XGBoost算法137
8.3.4 深度學習算法之MLP140
8.4 本章小結141
第9章 Linux後門檢測142
9.1 數據集142
9.2 特徵提取144
9.3 模型訓練與驗證145
9.3.1 樸素貝葉斯算法145
9.3.2 XGBoost算法146
9.3.3 深度學習算法之多層感知機148
9.4 本章小結149
第10章 用戶行為分析與惡意行為檢測150
10.1 數據集151
10.2 特徵提取152
10.2.1 詞袋和TF-IDF模型152
10.2.2 詞袋和N-Gram模型154
10.2.3 詞匯錶模型155
10.3 模型訓練與驗證156
10.3.1 樸素貝葉斯算法156
10.3.2 XGBoost算法157
10.3.3 隱式馬爾可夫算法159
10.3.4 深度學習算法之MLP164
10.4 本章小結166
第11章 WebShell檢測167
11.1 數據集168
11.1.1 WordPress168
11.1.2 PHPCMS170
11.1.3 phpMyAdmin170
11.1.4 Smarty171
11.1.5 Yii171
11.2 特徵提取172
11.2.1 詞袋和TF-IDF模型172
11.2.2 opcode和N-Gram模型174
11.2.3 opcode調用序列模型180
11.3 模型訓練與驗證181
11.3.1 樸素貝葉斯算法181
11.3.2 深度學習算法之MLP182
11.3.3 深度學習算法之CNN184
11.4 本章小結188
第12章 智能掃描器189
12.1 自動生成XSS攻擊載荷190
12.1.1 數據集190
12.1.2 特徵提取194
12.1.3 模型訓練與驗證195
12.2 自動識彆登錄界麵198
12.2.1 數據集198
12.2.2 特徵提取199
12.2.3 模型訓練與驗證201
12.3 本章小結203
第13章 DGA域名識彆204
13.1 數據集206
13.2 特徵提取207
13.2.1 N-Gram模型207
13.2.2 統計特徵模型208
13.2.3 字符序列模型210
13.3 模型訓練與驗證210
13.3.1 樸素貝葉斯算法210..

叢書名： 智能係統與技術叢書

 

齣版社：機械工業齣版社

 

ISBN：9787111576426

 

定價 79元

 

齣版日期：2017 年8月

 

開本：16開

 

版次：1-1

 

所屬分類：計算機

 

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

...

作者：高揚

I S B N ：978-7-111-57457-6條碼書號：9787111574576上架日期：2017-7-24齣版日期：2017-7-1版       次：1-1齣 版 社：機械工業齣版社叢 書 名：

基礎篇(1-3章)：介紹深度學習的基本概念和Tensorflow的基本介紹。原理與實踐篇（4-8章）：大量的關於深度學習中BP、CNN以及RNN網絡等概念的數學知識解析，加以更樸素的語言與類比，使得非數學專業的程序員還是能夠比較容易看懂。擴展篇（9-13章）：介紹新增的深度學習網絡變種與較新的深度學習特性，並給齣有趣的深度學習應用。讀完本書，基本具備瞭搭建全套Tensorflow應用環境的能力，掌握深度學習算法和思路，以及進行一般性的文章分類、音頻分類或視頻分類的能力。

目 錄?Contents

 

本書贊譽

 

序

 

前 言

 

基 礎 篇

 

第1章 機器學習是什麼  2

 

1.1 聚類  4

 

1.2 迴歸  5

 

1.3 分類  8

 

1.4 綜閤應用  10

 

1.5 小結  14

 

第2章 深度學習是什麼  15

 

2.1 神經網絡是什麼  15

 

2.1.1 神經元  16

 

2.1.2 激勵函數  19

 

2.1.3 神經網絡  24

 

2.2 深度神經網絡  25

 

2.3 深度學習為什麼這麼強  28

 

2.3.1 不用再提取特徵  28

 

2.3.2 處理綫性不可分  29

 

2.4 深度學習應用  30

 

2.4.1 圍棋機器人——AlphaGo  30

 

2.4.2 被教壞的少女——Tai.ai  32

 

2.4.3 本田公司的大寶貝——

 

ASIMO  33

 

2.5 小結  37

 

第3章 TensorFlow框架特性與安裝  38

 

3.1 簡介  38

 

3.2 與其他框架的對比  39

 

3.3 其他特點  40

 

3.4 如何選擇好的框架  44

 

3.5 安裝TensorFlow  45

 

3.6 小結  46

 

原理與實踐篇

 

第4章 前饋神經網絡  50

 

4.1 網絡結構  50

 

4.2 綫性迴歸的訓練  51

 

4.3 神經網絡的訓練  75

 

4.4 小結  79

 

第5章 手寫闆功能  81

 

5.1 MNIST介紹  81

 

5.2 使用TensorFlow完成實驗  86

 

5.3 神經網絡為什麼那麼強  92

 

5.3.1 處理綫性不可分  93

 

5.3.2 挑戰“與或非”  95

 

5.3.3 豐富的VC——強大的空間

 

劃分能力  98

 

5.4 驗證集、測試集與防止過擬閤  99

 

5.5 小結  102

 

第6章 捲積神經網絡  103

 

6.1 與全連接網絡的對比  103

 

6.2 捲積是什麼  104

 

6.3 捲積核  106

 

6.4 捲積層其他參數  108

 

6.5 池化層  109

 

6.6 典型CNN網絡  110

 

6.7 圖片識彆  114

 

6.8 輸齣層激勵函數——SOFTMAX  116

 

6.8.1 SOFTMAX  116

 

6.8.2 交叉熵  117

 

6.9 小試牛刀——捲積網絡做圖片分類  124

 

6.10 小結  138

 

第7章 綜閤問題  139

 

7.1 並行計算  139

 

7.2 隨機梯度下降  142

 

7.3 梯度消失問題  144

 

7.4 歸一化  147

 

7.5 參數初始化問題  149

 

7.6 正則化  151

 

7.7 其他超參數  155

 

7.8 不，的模型  156

 

7.9 DropOut  157

 

7.10 小結  158

 

第8章 循環神經網絡  159

 

8.1 隱馬爾可夫模型  159

 

8.2 RNN和BPTT算法  163

 

8.2.1 結構  163

 

8.2.2 訓練過程  163

 

8.2.3 艱難的誤差傳遞  165

 

8.3 LSTM算法  167

 

8.4 應用場景  171

 

8.5 實踐案例——自動文本生成  174

 

8.5.1 RNN工程代碼解讀  174

 

8.5.2 利用RNN學習莎士比亞劇本  183

 

8.5.3 利用RNN學習維基百科  184

 

8.6 實踐案例——聊天機器人  185

 

8.7 小結  196

 

擴 展 篇

 

第9章 深度殘差網絡  198

 

9.1 應用場景  198

 

9.2 結構解釋與數學推導  200

 

9.3 拓撲解釋  205

 

9.4 Github示例  207

 

9.5 小結  207

 

第10章 受限玻爾茲曼機  209

 

10.1 結構  209

 

10.2 邏輯迴歸  210

 

10.3 ·大似然度  212

 

10.4 ·大似然度示例  214

 

10.5 損失函數  215

 

10.6 應用場景  216

 

10.7 小結  216

 

第11章 強化學習  217

 

11.1 模型核心  218

《深入淺齣Web安全：深度學習與機器學習的實戰應用》 一、 擁抱變革，洞悉網絡安全新前沿 在數字化浪潮席捲全球的今天，網絡安全已不再是某個特定部門的職責，而是關乎企業生存、國傢安全乃至個人隱私的基石。隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習和機器學習正以前所未有的力量重塑著網絡安全的格局。然而，麵對海量的數據、層齣不窮的攻擊手段以及日益復雜的防禦體係，許多安全從業者和技術愛好者感到力不從心。 本書應運而生，旨在為您提供一條清晰、係統且極具實踐價值的學習路徑，讓您能夠掌握如何運用深度學習和機器學習這兩大前沿技術，來應對當前及未來的Web安全挑戰。我們相信，唯有深刻理解並有效應用這些新興技術，纔能在瞬息萬變的攻防對抗中立於不敗之地。 二、 全景式解析，構建您的安全知識體係 本書並非零散的技術堆砌，而是一個精心設計的知識體係。我們將從基礎概念講起，逐步深入到復雜的算法模型和實際應用場景，確保每一位讀者都能根據自己的基礎，找到閤適的切入點，並循序漸進地掌握核心內容。 第一部分：Web安全基礎與機器學習入門 在進入高深的深度學習之前，我們首先需要鞏固Web安全的基礎知識，並建立起對機器學習的基本認知。 Web安全概覽： 我們將迴顧Web應用的核心架構，深入剖析常見的Web安全威脅，如SQL注入、XSS跨站腳本攻擊、CSRF跨站請求僞造、文件上傳漏洞、不安全的身份認證與授權機製等。同時，也會介紹不同類型的攻擊者、攻擊流程以及傳統的安全防禦手段，為後續的學習奠定堅實的基礎。 機器學習基礎： 這一部分將以通俗易懂的方式介紹機器學習的核心概念，包括監督學習、無監督學習、強化學習的區彆與聯係。我們將重點講解常用的機器學習算法，如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、K-近鄰（KNN）、樸素貝葉斯等，並闡述它們在分類、迴歸、聚類等任務中的應用。此外，我們還會介紹模型評估的方法（如準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等）以及過擬閤和欠擬閤的解決策略。 數據預處理與特徵工程： 真實世界的安全數據往往是雜亂無章的。因此，本書將詳細講解如何進行數據清洗、缺失值處理、異常值檢測，以及如何提取、轉換和選擇對模型訓練至關重要的特徵。我們會探討文本數據（如日誌、請求包）和網絡流量數據的特徵錶示方法，為後續的建模做好準備。 第二部分：深度學習在Web安全中的實戰應用 深度學習以其強大的特徵學習能力，在解決復雜模式識彆問題上展現齣卓越的性能。本書將聚焦深度學習在Web安全領域的創新應用。 深度學習基礎： 我們將從神經網絡的基本原理齣發，逐步介紹多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）以及Transformer等主流深度學習模型。我們將詳細講解它們的結構、工作原理以及各自的優勢，並重點說明它們如何應用於序列數據和高維數據分析。 基於深度學習的惡意代碼檢測： 隨著惡意軟件的不斷演進，傳統的基於簽名的檢測方法已顯不足。本書將展示如何利用深度學習模型，如CNN和RNN，對惡意軟件的行為模式、API調用序列進行分析，實現高效且魯棒的檢測。我們將講解如何構建和訓練檢測模型，並討論如何處理數據不平衡等問題。 基於深度學習的入侵檢測係統（IDS）與入侵防禦係統（IPS）： 傳統的IDS/IPS在識彆新型、變種攻擊方麵存在局限。我們將深入探討如何使用深度學習技術，例如LSTM或Transformer，來分析網絡流量的異常模式，從而構建更智能、更具適應性的IDS/IPS。我們將覆蓋從數據采集、特徵提取到模型訓練和部署的全過程。 基於深度學習的Web漏洞掃描與利用檢測： 傳統的Web漏洞掃描工具往往依賴於預定義的規則和簽名。本書將介紹如何利用深度學習模型，例如自然語言處理（NLP）技術（如詞嚮量、注意力機製）來理解Web應用程序的輸入和輸齣，識彆潛在的注入點和異常行為，從而實現更精準的漏洞發現。同時，我們也會探討如何利用深度學習來檢測和防禦已知的漏洞利用嘗試。 基於深度學習的Web日誌分析與異常檢測： 海量的Web服務器日誌蘊藏著寶貴的安全信息。本書將指導您如何運用深度學習模型，如自編碼器（Autoencoder）或RNN，從海量日誌數據中挖掘異常模式，識彆潛在的安全事件，例如DDoS攻擊、暴力破解、信息泄露等。 其他前沿應用探索： 除瞭上述核心內容，我們還將簡要介紹深度學習在Web安全領域的其他潛在應用，例如API安全、僵屍網絡檢測、釣魚網站識彆等，激發您的創新思維。 第三部分：實踐齣真知，構建您的實戰能力 理論的學習最終需要通過實踐來檢驗和鞏固。本書強調動手實踐，為您提供豐富的實戰案例和指導。 環境搭建與工具介紹： 我們將指導您如何搭建一個完整的開發和實驗環境，包括Python、TensorFlow/PyTorch等深度學習框架，以及Scikit-learn、Pandas、NumPy等常用的數據科學庫。同時，我們也會介紹一些實用的Web安全測試工具和數據集。 實戰案例解析： 本書將通過一係列精心設計的實戰案例，引導您親手實現上述的各種安全應用。例如，您將有機會構建一個簡單的SQL注入檢測模型，或者一個基於LSTM的網絡入侵檢測係統。每一個案例都將包含詳細的代碼實現、參數調優和結果分析。 項目化學習： 我們鼓勵讀者將所學知識融會貫通，通過完成一些小型項目來提升綜閤能力。這些項目可能包括構建一個能夠識彆常見Web攻擊類型的分類器，或者開發一個能夠發現Web應用中可疑行為的監測工具。 進階思考與未來展望： 在完成核心內容的學習後，我們將引導您進行更深層次的思考，例如如何優化模型性能、如何應對對抗性攻擊、如何構建可解釋的AI模型等。同時，我們也會對Web安全與AI結閤的未來發展趨勢進行展望，幫助您保持技術的領先性。 三、 適用人群 Web安全從業者： 希望提升技能，掌握前沿AI技術以應對日益復雜的網絡威脅。 網絡安全研究人員： 尋求將AI技術應用於安全領域的研究思路和方法。 軟件開發工程師： 關注應用安全，希望瞭解如何利用AI技術構建更安全的Web應用。 數據科學傢/機器學習工程師： 有誌於將AI技術應用於網絡安全領域，尋找具體應用場景和解決方案。 對Web安全和人工智能感興趣的學生及技術愛好者： 希望係統學習並掌握這項熱門技術。 四、 為什麼選擇這本書？ 係統性強： 從基礎到進階，循序漸進，構建完整的知識體係。 實踐導嚮： 大量實戰案例，代碼示例豐富，幫助讀者快速上手。 前沿技術： 聚焦深度學習和機器學習在Web安全領域的最新應用。 通俗易懂： 復雜概念用清晰的語言解釋，降低學習門檻。 前瞻性： 兼顧當前需求與未來趨勢，為您的職業發展提供助力。 通過閱讀本書，您將不再為層齣不窮的網絡威脅感到束手無策，而是能夠自信地運用深度學習和機器學習這兩把強大的利器，構建更智能、更主動、更有效的Web安全防禦體係。讓我們一起，在數字世界中構築堅不可摧的安全長城！

評分☆☆☆☆☆

拿到這套關於Web安全與深度學習的書籍，我的第一感覺就是“內容相當紮實”。我之前一直從事Web開發工作，對安全性問題也頗為關注，但一直缺乏係統性的學習。這套書恰好填補瞭我的知識空白。《Web安全之深度學習實戰》這本書，讓我看到瞭將前沿技術與傳統安全領域結閤的巨大潛力。作者在書中詳細闡述瞭如何利用深度學習模型來識彆和防禦各種Web攻擊，例如SQL注入、跨站腳本攻擊等，並且提供瞭豐富的代碼示例，這對於我這種喜歡動手實踐的開發者來說，簡直是寶藏。我特彆看重書中關於“數據預處理”和“模型調優”的章節，因為我深知這些步驟對於構建高性能安全模型的關鍵性。《Web安全機器學習入門》這本書則更側重於機器學習的原理和應用，它為我理解深度學習提供瞭堅實的理論基礎，讓我能夠更深入地理解各種算法的優劣勢。《白話深度學習》則是一個非常好的補充，它用最簡單直觀的方式，解釋瞭深度學習的核心概念，讓我不再害怕那些復雜的數學公式。總的來說，這套書內容豐富，由淺入深，非常適閤我這樣希望提升Web安全技能的開發者。

評分☆☆☆☆☆

《白話深度學習》這本書，是我在學習Web安全相關的深度學習知識過程中，遇到的一本“解惑書”。我承認，在接觸深度學習之初，很多理論和概念對我來說都像天書一樣，公式、模型、各種術語常常讓我感到力不從心。但是，這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者用非常通俗易懂的語言，將深度學習的核心思想和關鍵技術娓娓道來，仿佛一位經驗豐富的朋友在給我講解。從感知機到神經網絡，從反嚮傳播到各種激活函數，再到捲積神經網絡和循環神經網絡，每一個概念的引入都伴隨著直觀的圖解和生動的比喻。我印象最深刻的是關於“損失函數”的講解，作者用“目標”和“誤差”來比喻，讓我瞬間就理解瞭它的作用。這本書最大的優點在於，它能夠幫助讀者建立起對深度學習的整體認知框架，而不是零散的知識點。即使你不是一個數學天纔，也能通過閱讀這本書，對深度學習産生濃厚的興趣，並為進一步的學習打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

收到這套書，我最大的感受就是“乾貨滿滿”，特彆是《Web安全之深度學習實戰》這本書，簡直是我學習Web安全方嚮的“寶典”。作者在書中深入淺齣地講解瞭如何將深度學習技術應用於Web安全防護，從基礎概念到復雜的模型構建，再到實際案例分析，都寫得非常透徹。我尤其喜歡其中關於XSS漏洞檢測和SQL注入防禦的部分，作者不僅介紹瞭傳統的檢測方法，更著重強調瞭如何利用CNN、RNN等深度學習模型來提升檢測的精度和效率。書中的代碼示例也非常實用，可以直接拿來運行和學習，這對於我這種動手能力比較強的讀者來說，簡直是福音。而且，書中的講解思路非常清晰，即使是沒有深度學習背景的讀者，隻要掌握瞭基本的Web安全知識，也能逐步理解和掌握其中的精髓。我花瞭整整一個周末來啃這本書，感覺收獲太大瞭，以前很多模糊的概念一下子就清晰瞭。如果想在Web安全領域深入研究，或者想提升自己的技能，強烈推薦這本書！

評分☆☆☆☆☆

對於一直以來對網絡安全領域充滿好奇的我來說，這套關於Web安全與深度學習的書籍，簡直是“打開瞭新世界的大門”。我尤其被《Web安全之深度學習實戰》這本書深深吸引，作者在書中將深度學習這一“高大上”的技術，巧妙地融入到Web安全的實戰場景中。從基礎的惡意請求識彆，到復雜的漏洞挖掘，書中都給齣瞭詳盡的分析和解決方案。我特彆喜歡書中關於“異常流量檢測”的案例，作者通過圖文並茂的方式，展示瞭如何利用深度學習模型來捕捉那些隱藏在海量數據中的細微異常。這讓我對Web安全有瞭全新的認識，不再僅僅是靠規則和簽名來防禦，而是能夠通過學習和適應來主動發現威脅。《Web安全機器學習入門》則從更宏觀的視角，介紹瞭機器學習在安全領域的廣泛應用，它幫助我理解瞭不同算法的適用場景，為我今後的研究提供瞭方嚮。《白話深度學習》則是一個非常棒的“鋪墊”，它用最易懂的語言，講解瞭深度學習的基本原理，讓我在閱讀後麵兩本書時，能夠更加得心應手。這套書對於任何想要瞭解和掌握Web安全最新技術動態的讀者來說，都是不可多得的佳作。

評分☆☆☆☆☆

《Web安全機器學習入門》這本書，對於我這樣對機器學習隻有初步瞭解，但又想將它應用到Web安全領域的研究者來說，簡直是“及時雨”。這本書的定位非常精準，它沒有像一些專業書籍那樣堆砌復雜的數學公式和算法原理，而是從Web安全工程師更關心的實際問題齣發，一步步引導讀者瞭解如何將機器學習技術“落地”。書中涵蓋瞭常見的Web安全威脅，如惡意軟件檢測、釣魚網站識彆、DDoS攻擊防禦等，並且針對這些威脅，作者詳細介紹瞭如何選擇閤適的機器學習算法，如何進行特徵工程，以及如何訓練和評估模型。我特彆喜歡其中關於異常檢測的章節，作者通過生動的案例講解，讓我明白瞭如何利用聚類、孤立森林等算法來發現潛在的安全風險。而且，書中還分享瞭一些實際項目中的經驗和教訓，這對於避免走彎路非常有幫助。這本書不僅是入門指南，更是一本能夠啓發思路的工具書，讓我對機器學習在Web安全領域的應用有瞭更深刻的認識。