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《Web安全之强化学习与GAN》
ebook书名：Web安全之强化学习与GAN
作者：刘焱
出版社：机械工业出版社
副标题：智能系统与技术丛书
出版年：2018年
页数：262
格式：ebook
ISBN：9787111593454
内容简介：
刘焱编著的《Web安全之强化学习与GAN》重点介绍强化学习和生成对抗网络的基础知识和实际应用，特别是在安全领域中攻防建设的实际应用。从AI安全攻防的基础知识，到智能工具的打造，全面介绍如何使用AI技术提升Web安全。本书作者有丰富的实战经验，他在书中用风趣幽默的语言描述了实际工作的体会，包含大量案例，每个案例都使用互联网公开的数据集并配有基于Python的代码，代码和数据集可以在本书配套的GifHub下载，可帮助读者降低学习门槛，快速将最新人工智能成果应用到实际工作中。作者简介：
刘焱 百度安全Web防护产品线负责人，负责百度安全Web安全产品，包括防DDoS、Web应用防火墙、Web威胁感知、服务器安全以及安全数据分析等，具有近十年云安全及企业安全从业经历，全程参与了百度企业安全建设。研究兴趣包括机器学习、Web安全、僵尸网络、威胁情报等。他是FreeBuf专栏作家、i春秋知名讲师，多次在OWASP 、电子学会年会等发表演讲，参与编写了《大数据安全标准白皮书》。他还建立了微信公众号：“兜哥带你学安全”，发布了大量信息安全技术知识。
目录：
对本书的赞誉
前言
第1章 AI安全之攻与防1
1.1 AI设备的安全2
1.2 AI模型的安全3
1.3 使用AI进行安全建设4
1.4 使用AI进行攻击9
1.5 本章小结9
第2章 打造机器学习工具箱11
2.1 TensorFlow11
2.2 Keras13
2.3 Anaconda14
2.4 OpenAI Gym19
2.5 Keras-rl19
2.6 XGBoost19
2.7 GPU服务器20
2.8 本章小结23
第3章 性能衡量与集成学习24
3.1 常见性能衡量指标24
3.1.1 测试数据24
3.1.2 混淆矩阵25
3.1.3 准确率与召回率25
3.1.4 准确度与F1-Score26
3.1.5 ROC与AUC27
3.2 集成学习28
3.2.1 Boosting算法29
3.2.2 Bagging算法31
3.3 本章小结32
第4章 Keras基础知识34
4.1 Keras简介34
4.2 Keras常用模型35
4.2.1 序列模型35
4.2.2 函数式模型35
4.3 Keras的网络层36
4.3.1 模型可视化36
4.3.2 常用层38
4.3.3 损失函数44
4.3.4 优化器44
4.3.5 模型的保存与加载45
4.3.6 基于全连接识别MNIST45
4.3.7 卷积层和池化层47
4.3.8 基于卷积识别MNIST49
4.3.9 循环层49
4.3.10 基于LSTM进行IMDB情感分类52
4.4 本章小结54
第5章 单智力体强化学习55
5.1 马尔可夫决策过程55
5.2 Q函数56
5.3 贪婪算法与-贪婪算法57
5.4 Sarsa算法59
案例5-1：使用Sarsa算法处理金币问题60
5.5 Q Learning算法62
案例5-2：使用Q Learning算法处理金币问题63
5.6 Deep Q Network算法64
案例5-3：使用DQN算法处理CartPole问题65
5.7 本章小结71
第6章 Keras-rl简介72
6.1 Keras-rl智能体介绍73
6.2 Keras-rl智能体通用API73
6.3 Keras-rl常用对象75
案例6-1：在Keras-rl下使用SARSA算法处理CartPole问题75
案例6-2：在Keras-rl下使用DQN算法处理CartPole问题77
案例6-3：在Keras-rl下使用DQN算法玩Atari游戏78
6.4 本章小结86
第7章 OpenAI Gym简介87
7.1 OpenAI87
7.2 OpenAI Gym88
7.3 Hello World！OpenAI Gym89
7.4 编写OpenAI Gym环境92
7.5 本章小结98
第8章 恶意程序检测99
8.1 PE文件格式概述100
8.2 PE文件的节104
8.3 PE文件特征提取107
8.4 PE文件节的特征提取119
8.5 检测模型121
8.6 本章小结129
第9章 恶意程序免杀技术130
9.1 LIEF库简介130
9.2 文件末尾追加随机内容 132
9.3 追加导入表132
9.4 改变节名称133
9.5 增加节134
9.6 节内追加内容135
9.7 UPX加壳135
9.8 删除签名137
9.9 删除debug信息138
9.10 置空可选头的交验和138
9.11 本章小结138
第10章 智能提升恶意程序检测能力139
10.1 Gym-Malware简介139
10.2 Gym-Malware架构141
10.2.1 PEFeatureExtractor141
10.2.2 Interface143
10.2.3 MalwareManipulator143
10.2.4 DQNAgent144
10.2.5 MalwareEnv145
10.3 恶意程序样本148
10.4 本章小结149
第11章 智能提升WAF的防护能力150
11.1 常见XSS攻击方式151
11.2 常见XSS防御方式152
11.3 常见XSS绕过方式153
11.4 Gym-WAF架构155
11.4.1 Features类156
11.4.2 Xss_Manipulator类156
11.4.3 DQNAgent类160
11.4.4 WafEnv_v0类161
11.4.5 Waf_Check类162
11.5 效果验证163
11.6 本章小结164
第12章 智能提升垃圾邮件检测能力165
12.1 垃圾邮件检测技术166
12.1.1 数据集166
12.1.2 特征提取168
12.1.3 模型训练与效果验证171
12.1.4 模型的使用172
12.2 垃圾邮件检测绕过技
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