在现今的互联网公司中产品线绵延复杂,安全防御体系无时无刻不在应对新的挑战。哪怕是拥有丰富工作经验的安全从业者,在面对层出不穷的攻击手段和海量日志数据时也会望洋兴叹。深度学习在数据量以指数级不断增长的未来有可能是唯一的出路。本书首先介绍如何打造自己的深度学习工具箱,包括TensorFlow、TFLearn等深度学习库的安装以及使用方法。接着介绍卷积神经网络和循环神经网络这两大深度学习算法的基础知识。特别着重介绍在生产环境搭建深度学习平台需要使用的开源组件,包括Logstash、Kafka、Storm、Spark等。随后讲解了使用机器学习技术解决实际安全问题的案例,本书针对每一个算法都给出了具体案例,理论结合实际,讲解清晰,文笔幽默,适合有信息安全基础知识的网络开发与运维技术人员参考。
杨云, 杜飞, 著
刘焱, 编著
张敏, 编著
魏凯峰, 著
(美) 谢林·托马斯 (Sherin Thomas) , (美) 苏丹舒·帕西 (Sudhanshu Passi) , 著
董洪义, 编著
(美) 叶夫根尼·沃罗贝基克 (Yevgeniy Vorobeychik) , (美) 穆拉特·坎塔尔乔格卢 (Murat Kantarcioglu) , 著
(美) 安东尼·D.约瑟夫 (Anthony D. Joseph) , (美) 布莱恩·尼尔森 (Blaine Nelson) , (美) 本杰明·I.P.鲁宾斯坦, (美) J.D.泰格 (J. D. Tygar) , 著
张玉宏, 著