Web安全之机器学习入门

书籍简介:

本书首先介绍主流的机器学习工具，以及Python应用于机器学习的优势，并介绍Scikit-Learn环境搭建、TensorFlow环境搭建。接着介绍机器学习的基本概念和Web安全基础知识。然后深入讲解几个机器学习算法在Web安全领域的实际应用，如K近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K-Means算法、FP-growth、隐式马尔可夫、有向图、神经网络等，还介绍了深度学习算法之CNN、RNN。本书针对每一个算法都给出了具体案例，如使用K近邻算法识别XSS攻击、使用决策树算法识别SQL注入攻击、使用逻辑回归算法识别恶意广告点击、使用K-Means算法检测DGA域名等。本书作者在安全领域有多年开发经验，全书理论结合实际，案例丰富，讲解清晰，适合于有信息安全基础知识的网络开发与运维技术人员参考。

书籍规格:

书籍信息归属:

Web安全之机器学习入门是机械工业出版社于2017.7出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习 的书籍。