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編輯推薦： 机器学习技术能够解决计算机安全问题并最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。 內容簡介： 本书的主要内容有： ■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。本书的主要内容有： 關於作者： Clarence Chio是一名软件工程师和企业家，他在DEF CON，BLACK HAT和十几个国家的安全会议上做过多次有关机器学习和安全方面的讲座和培训。他拥有斯坦福大学计算机科学的学士和硕士学位。David Freeman作为研究员和工程师，在Facebook公司致力于处理完整性和滥用问题。他曾在Linkedln领导过反滥用工程和数据科学团队。他拥有加州大学伯克利分校的数学博士学位，发表了20多篇关于计算机安全的学术论文。

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