Web安全之深度學習實戰
劉焱
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劉焱
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爲主線，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，便於讀者可以快速上手。全部代碼都能在普通PC上運行。本書將重點介紹深度學習，並以具體的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於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。由於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，並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。
全部是小demo。一半是各個深度學習算法的簡單介紹，後面實戰部分內容也是比較簡單的樣例。 比如在安全領域有個掃描器，其實就是模擬黑客攻擊找漏洞，這裏可能就會遇到網站登陸問題，以前是需要：網絡安全工程師手動輸入，如果能“自動識別註冊和登陸界面”就能自動化了。以前就是通過模板找到登陸界面：就是登陸關鍵詞如：sign up,Name,Email,Password，作者用深度學習就是通過word2vec找出這些詞的相近的詞。 其實生成基本不能用的吧，作者說到這裏結束了。。。估計最多參考一下，還是要人工過濾，作者生成詞結束了。。。
在現今的互聯網公司中，產品線綿延複雜，安全防禦體系無時無刻不在應對新的挑戰。哪怕是擁有豐富工作經驗的安全從業者，在面對層出不窮的攻擊手段和海量日誌數據時也會望洋興嘆。機器學習、深度學習是這些問題天然契合的解決方案，在數據量以指數級不斷增長的未來，甚至有可能是唯一的出路。當AI遇到安全時，如何快速進化，本書給出了實戰方案。 本書作者是百度安全專家，他用風趣幽默的語言、深入淺出的方法詮釋了卷積神經網絡和循環神經網絡這兩大深度學習算法，及其在Web安全領域中的實際應用，非常實用，包括所有案例源代碼，以及公開的測試數據，可極大地降低學習成本，使讀者快速上手實踐。
對這個系列很失望，名字起的好。