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| 編輯推薦： |
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《人工智能算法在网络安全中的应用》从理论与实践的双重维度出发，深入剖析人工智能在网络安全领域的应用。针对每一个网络安全防护主题，本书将围绕知识、算法、数据、算力四大核心要素，详细阐述可应用于该主题的算法原理、实现方法及应用场景，并结合实际案例进行深入分析和解读。同时，本书还将关注人工智能技术在网络安全领域的研究进展与趋势，为读者提供前沿的知识与思考。通过本书的学习，读者将能够深刻认识人工智能在网络安全领域的应用价值与潜力，掌握相关的算法技术与实践方法。无论您是网络安全从业者、研究人员还是爱好者，本书都将为您带来宝贵的启示与帮助，共同推动网络安全领域的创新与发展。
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| 內容簡介： |
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《人工智能算法在网络安全中的应用》既有理论研究，又有实践探讨。全书分为上下两册，上册共4章，第1章和第2章从理论基础角度为读者介绍与人工智能算法相关的统计学、线性代数、机器学习等基础理论，以及网络安全基本概念；第3章从网络安全的挑战角度宏观地介绍当前网络安全态势，并进行网络安全防御体系的探讨；第4章介绍作者综合应用人工智能算法，实现智能可信安全防御的思路和技术路线，提出智能可信安全防御技术框架，并详细介绍如何构建智能可信安全防御系统。下册共10章，全面系统地详解各种人工智能算法，内容包括Web入侵检测算法，隐蔽隧道分析和检测算法，基于流量解析的未知威胁检测算法，基于机器学习的恶意代码检测算法，安全知识图谱构建方法与算法，基于安全大数据的威胁挖掘算法，基于人工智能技术的恶意加密流量检测算法，基于人工智能技术的漏洞挖掘算法，人工智能模型自适应调节的告警关联分析算法，基于人工智能的钓鱼邮件检测算法等。
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| 關於作者： |
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王智民，清华大学物理学硕士，经管学院MBA。人工智能高级工程师，曾任职华为、华三、联想等企业，现就职于北京六方云科技有限公司，联合创始人，CTO。2003年进入网络安全领域从事产品研发与技术管理至今，在网络安全、人工智能安全等领域有多年的深入研究和产品研发经验。申请多项发明专利，在核心期刊上发表多篇论文，著有《工业互联网安全》《云计算全一机器学习与大数据挖掘应用实践》等6本著作。
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| 目錄：
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上册目录
第1章 人工智能算法理论基础 1
1.1 统计学理论 1
1.2 线性代数的应用理解 15
1.3 机器学习理论 21
1.4 本章参考文献 46
第2章 网络安全基本概念 47
2.1 安全属性 47
2.2 安全术语 48
2.3 攻击活动描述 53
2.4 安全风险评估 81
2.5 安全威胁情报 87
2.6 安全状态度量 105
2.7 本章参考文献 113
第3章 网络安全防御体系探讨 114
3.1 为什么安全威胁防不胜防 114
3.2 网络安全防御建设思路 118
3.3 网络安全防御体系方法论 121
3.4 网络安全防御体系框架 123
3.5 网络安全技术 178
3.6 本章参考文献 185
第4章 智能可信安全防御系统 187
4.1 人工智能与智能安全 187
4.2 智能可信安全防御系统 197
4.3 基于AI构建智能可信安全防御技术架构 225
4.4 安全态势与风险预测 260
4.5 智能化安全对抗与反制 270
4.6 实践 280
4.7 本章参考文献 332
下册目录
第1章 Web入侵检测算法 1
1.1 概述 1
1.2 四要素 1
1.3 深度学习算法举例—知识 23
1.4 本章参考文献 33
第2章 隐蔽隧道分析和检测算法 35
2.1 概述 35
2.2 四要素 36
2.3 算法举例 53
2.4 本章参考文献 81
第3章 基于流量解析的未知威胁检测算法 84
3.1 概述 84
3.2 四要素 84
3.3 算法举例 104
3.4 本章参考文献 126
第4章 基于机器学习的恶意代码检测算法 129
4.1 概述 129
4.2 四要素 129
4.3 算法举例 150
4.4 本章参考文献 174
第5章 安全知识图谱构建方法与算法 180
5.1 概述 180
5.2 四要素 180
5.3 算法举例 203
5.4 本章参考文献 216
第6章 基于安全大数据的威胁挖掘算法 224
6.1 概述 224
6.2 四要素 225
6.3 算法举例 248
6.4 本章参考文献 272
第 7 章 基于人工智能技术的恶意加密流量检测算法 277
7.1 概述 277
7.2 四要素 277
7.3 算法举例 308
7.4 本章参考文献 329
第 8 章 基于人工智能技术的漏洞挖掘算法 336
8.1 概述 336
8.2 四要素 337
8.3 算法举例 352
8.4 本章参考文献 382
第 9 章 人工智能模型自适应调节的告警关联分析算法 389
9.1 概述 389
9.2 四要素 390
9.3 算法举例 402
9.4 本章参考文献 429
第 10 章 基于人工智能的钓鱼邮件检测算法 434
10.1 概述 434
10.2 四要素 435
10.3 算法举例 444
10.4 本章参考文献 464
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| 內容試閱：
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前言
在数字化浪潮席卷的今天，网络安全问题日益凸显，成为社会各界共同关注的焦点。网络安全问题错综复杂，传统的防御手段在面对日益猖獗的网络攻击时显得力不从心。传统的防御方案往往存在诸多弊端，如静态防御、单点防护、告警信息繁杂、难以发现高级与未知威胁，以及自动化程度偏低等，这使得网络安全防御技术理念亟待革新。
网络安全防护本质上是一场攻防双方的激烈博弈，常常是“道高一尺，魔高一丈”，防守之难可见一斑。虽然网络安全防护技术、理论与模型层出不穷，诸如攻击链模型、钻石模型、基于威胁情报的主动防御体系、基于OSI的分层防御、自适应安全架构等，但它们要么缺乏实际有效的实施方法，要么智能化程度不足，仍需大量的人工干预和决策。那么，如何才能在理论模型的基础上，实现安全防护系统的智能化，减少对人工干预和决策的依赖，并具备自我进化的能力呢？答案便是人工智能与网络安全防护的深度融合。人工智能技术的迅猛发展，为网络安全领域带来了全新的解决方案与思路。
人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域已取得了举世瞩目的成就，特别是生成式人工智能技术的广泛应用，更是引发了范围内的关注与热议。尽管人工智能在网络信息安全防御领域的应用还面临着问题空间不闭合、样本空间不对称、模型泛化能力衰退、推理结果不可解释等挑战，但企业界和学术界已经取得了显著的进步，如恶意加密流量检测、异常行为检测、变种病毒检测、安全策略智能化推荐等领域的应用案例不胜枚举。
本书将从理论与实践的双重维度出发，深入剖析人工智能在网络安全领域的应用。针对每一个网络安全防护主题，本书将围绕知识、算法、数据、算力四大核心要素，详细阐述可应用于该主题的算法原理、实现方法及应用场景，并结合实际案例进行深入分析和解读。同时，本书还将关注人工智能技术在网络安全领域的研究进展与趋势，为读者提供前沿的知识与思考。
通过本书的学习，读者将能够深刻认识人工智能在网络安全领域的应用价值与潜力，掌握相关的算法技术与实践方法。无论您是网络安全从业者、研究人员还是爱好者，本书都将为您带来宝贵的启示与帮助，共同推动网络安全领域的创新与发展。
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