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Web安全之深度學習實戰
最新章節:
15.4 本章小結
本書是我所著機器學習三部曲的第二部,第一部主要以機器學習常見算法為主線,利用生活中的例子和具體安全場景來介紹機器學習常見算法,是機器學習入門書籍,便于讀者可以快速上手。全部代碼都能在普通PC上運行。本書將重點介紹深度學習,并以具體的11個案例介紹機器學習的應用,定位是面向具有一定機器學習基礎或者致力于使用機器學習解決工作中問題的讀者,本書將重點放在問題的解決而不是算法的介紹。由于深度學習通常計算量已經超過了PC的能力,部分代碼需要在服務器甚至GPU上運行,不過這不影響大家的閱讀與學習。第三部將重點介紹強化學習和對抗網絡,并利用若干虛構安全產品或者項目來介紹如何讓機器真正具備阿爾法狗級別的智能。
目錄(90章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 對本書的贊譽
- 序
- 前言
- 第1章 打造深度學習工具箱
- 1.1 TensorFlow
- 1.2 TFLearn
- 1.3 PaddlePaddle
- 1.4 Karas
- 1.5 本章小結
- 第2章 卷積神經網絡
- 2.1 傳統的圖像分類算法
- 2.2 基于CNN的圖像分類算法
- 2.3 基于CNN的文本處理
- 2.4 本章小結
- 第3章 循環神經網絡
- 3.1 循環神經算法概述
- 3.2 單向循環神經網絡結構與實現
- 3.3 雙向循環神經網絡結構與實現
- 3.4 循環神經網絡在序列分類的應用
- 3.5 循環神經網絡在序列生成的應用
- 3.6 循環神經網絡在序列標記的應用
- 3.7 循環神經網絡在序列翻譯的應用
- 3.8 本章小結
- 第4章 基于OpenSOC的機器學習框架
- 4.1 OpenSOC框架
- 4.2 數據源系統
- 4.3 數據收集層
- 4.4 消息系統層
- 4.5 實時處理層
- 4.6 存儲層
- 4.7 分析處理層
- 4.8 計算系統
- 4.9 實戰演練
- 4.10 本章小結
- 第5章 驗證碼識別
- 5.1 數據集
- 5.2 特征提取
- 5.3 模型訓練與驗證
- 5.4 本章小結
- 第6章 垃圾郵件識別
- 6.1 數據集
- 6.2 特征提取
- 6.3 模型訓練與驗證
- 6.4 本章小結
- 第7章 負面評論識別
- 7.1 數據集
- 7.2 特征提取
- 7.3 模型訓練與驗證
- 7.4 本章小結
- 第8章 騷擾短信識別
- 8.1 數據集
- 8.2 特征提取
- 8.3 模型訓練與驗證
- 8.4 本章小結
- 第9章 Linux后門檢測
- 9.1 數據集
- 9.2 特征提取
- 9.3 模型訓練與驗證
- 9.4 本章小結
- 第10章 用戶行為分析與惡意行為檢測
- 10.1 數據集
- 10.2 特征提取
- 10.3 模型訓練與驗證
- 10.4 本章小結
- 第11章 WebShell檢測
- 11.1 數據集
- 11.2 特征提取
- 11.3 模型訓練與驗證
- 11.4 本章小結
- 第12章 智能掃描器
- 12.1 自動生成XSS攻擊載荷
- 12.2 自動識別登錄界面
- 12.3 本章小結
- 第13章cDGA域名識別
- 13.1 數據集
- 13.2 特征提取
- 13.3 模型訓練與驗證
- 13.4 本章小結
- 第14章 惡意程序分類識別
- 14.1 數據集
- 14.2 特征提取
- 14.3 模型訓練與驗證
- 14.4 本章小結
- 第15章 反信用卡欺詐
- 15.1 數據集
- 15.2 特征提取
- 15.3 模型訓練與驗證
- 15.4 本章小結 更新時間:2019-01-03 15:37:54
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