Web安全之強化學習與GAN 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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劉焱著

圖書標籤:

Web安全
強化學習
生成對抗網絡
GAN
機器學習
網絡安全
深度學習
對抗樣本
安全攻防
人工智能

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你會得到大驚喜!!

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111593454

版次：1

商品編碼：12335258

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

具體描述

産品特色

內容簡介

本書是作者AI安全領域三部麯的第三部，重點介紹強化學習和生成對抗網絡的基礎知識和實際應用，特彆是在安全領域中攻防建設的實際應用。

主要內容包括：

AI安全的攻防知識

基於機器學習的惡意程序識彆技術

常見的惡意程序免殺方法

如何使用強化學習生成免殺程序

如何使用強化學習提升WAF的防護能力

如何使用強化學習提升反垃圾郵件的檢測能力

針對圖像分類模型的攻擊方法

針對強化學習的攻擊方法

作者簡介

劉焱百度安全實驗室資深研究員，AI安全産品架構師，研究領域主要包括AI安全、IOT安全、Web安全。原百度安全Web安全産品綫負責人、基礎架構安全負責人；FreeBuf、雷鋒網專欄作傢、i春鞦知名講師，多次在OWASP 、電子學會年會發錶演講，參與編寫全國信息安全標準化技術委員會發布的《大數據安全標準白皮書》；“兜哥帶你學安全”創始人；著有AI安全領域三部麯：《Web安全之機器學習入門》《Web安全之深度學習實戰》《Web安全之強化學習與GAN》。

精彩書評

此亦篤信之年，此亦大惑之年。此亦多麗之陽春，此亦絕念之窮鼕。人或萬事俱備，人或一事無成。我輩其青雲直上，我輩其黃泉永墜。—《雙城記》狄更斯著，魏易譯

如今是一個人工智能興起的年代，也是一個黑産猖獗的年代；是一個機器學習算法百花齊放的年代，也是一個隱私泄露、惡意代碼傳播、網絡攻擊肆虐的年代。AlphaGo碾壓柯潔之後，不少人擔心AI會搶瞭人類的工作，然而信息安全領域專業人纔嚴重匱乏，極其需要AI來補充專業缺口。

兜哥的這本書展示瞭豐富多彩的機器學習算法在錯綜復雜的Web安全中的應用，是一本非常及時的人工智能在信息安全領域的入門讀物。正如書中所述，沒有好的算法，隻有閤適的算法。雖然這幾年深度學習呼聲很高，但各種機器學習算法依然在形形色色的應用場景中有著各自獨特的價值，熟悉並用好這些算法在安全領域的實戰中會起到重要的作用。

——Lenx，百度首席安全科學傢，安全實驗室負責人

存儲和計算能力的爆發式增長，讓我們獲得瞭比以往更全麵、更實時獲取以及分析數據的潛在能力，但麵對産生的海量信息，如何快速準確地將其轉化為業務需求，則需要依賴一些非傳統的手段。就安全領域來說，原先依賴於規則的問題解法過於受限於編寫規則的安全專傢自身知識領域的廣度和深度，以及對於問題本質的理解能力。但我們都知道，安全漏洞層齣不窮，攻擊利用的方式多種多樣，僅僅依賴於規則來發現問題在現階段的威脅形勢下慢慢變得捉襟見肘。麵對威脅，企業安全人員需要打造這樣一種能力，它能夠讓我們脫離單純的點對點的競爭，case by case的對抗，轉而從更高的維度上來審視業務，發現潛在的異常事件，而這些異常事件可能會作為安全人員深入調查的起點。這種能力能讓我們找到原有安全能力盲區以及發現新威脅，促使我們的技能水平以及對威脅的響應速度持續提升。同時這種能力和防禦體係結閤，也有可能讓我們在麵對某些未知威脅時，達到以不變應萬變、獲得天然免疫的理想狀態。兜哥的這本書或許是開啓我們這種能力的一把鑰匙。本書用通俗易懂的語言介紹瞭機器學習原理，結閤實際企業中的安全業務需求場景，讓廣大安全人員能夠感受到這種“如日中天”的技術在傳統安全領域內如何大放異彩。May the force be with you。

——王宇，螞蟻金服安全總監

百度是擁有海量互聯網數據的幾傢公司之一，兜哥是百度前IT安全負責人，現Web安全産品負責人，研發的産品不僅應用於百度公司內部檢測網絡攻擊，也應用在多個百度的商業安全産品中，服務於數萬站長。兜哥的團隊是國內早一批將機器學習算法應用於網絡安全場景的團隊之一，本書聚集瞭兜哥及其團隊多年的安全實踐經驗，覆蓋瞭互聯網公司可能會遇到的多個安全場景，比如用圖算法檢測WebShell等，非常好地解決瞭百度商業安全客戶被入侵留後門的問題。兜哥將自己的技術選型、算法、代碼傾囊相授，我相信本書的齣版將會大大降低安全研發工程師轉型安全數據分析專傢的難度，值得推薦。

——黃正，百度安全實驗室X-Team負責人，MSRC 2016中國區

伴隨著互聯網的爆炸式發展，網絡安全已上升到國傢戰略層麵，能直接看到效果的安全能力建設得到高度重視。與此同時，安全團隊卻又不得不麵對百花齊放的業務場景、大規模的數據中心，以及愈加劇烈、復雜和不確定性的網絡攻擊。如何在傳統攻防對抗之外尋找更有效、可落地的對抗方式，已成為各大企業安全團隊思考的重點。所幸，近些年來，計算和存儲資源已不再是安全團隊的瓶頸，安全團隊自身在工程能力上也已非昔日吳下阿濛。機器學習成為近些年來安全領域裏一批從學術走嚮工業的應用方嚮，並已有很多階段性的實踐成果。很欣喜地看到兜哥一直在推進機器學習係列的文章並編寫瞭此書。此書重點講解瞭常見機器學習算法在不同場景下的潛在應用和實踐，非常適閤初學者入門。希望此書能夠啓發更多的同行繼續實踐和深耕機器學習應用這個方嚮，並給安全行業帶來更多的反饋和討論。

——程岩，京東安全首席架構師

網絡安全是信息時代的重大挑戰和核心課題之一，而機器學習是迄今為止人工智能大廈堅實穩固的基石。本書從基本原理齣發，通過實際案例深入介紹和分析機器學習技術和算法在網絡安全領域的應用與實踐，是一本不可多得的入門指南和參考手冊。

——姚聰博士，北京曠視科技（Face++）有限公司高級研究員

前言/序言

網絡安全一直和AI相伴相生，從網絡安全誕生的那一天起，人們就一直試圖使用自動化的方式去解決安全問題。網絡安全專傢一直試圖把自己對網絡威脅的理解轉換成機器可以理解的方式，比如黑白名單、正則錶達式，然後利用機器強大的計算能力，夜以繼日地從流量、日誌、文件中尋找似曾相識的各類威脅。似乎這一切就是那麼天經地義並無懈可擊。事情似乎又沒有那麼簡單，機器其實並沒有完全學到人的經驗，網絡安全專傢一眼就可以識破的變形，對於機器卻難以理解；更可怕的是，惡意程序數量呈指數增長，各類新型攻擊方式層齣不窮，0day（零日攻擊）的齣現早已超過一綫明星齣現在新聞頭條的頻率，依靠極其有限的網絡專傢總結的經驗和幾個安全廠商所謂的樣本交換，已經難以應付現在的網絡安全威脅。如果安全專傢一眼就可以識破的威脅，機器也能夠自動化發現甚至做齣相應的響應，這已經是很大的進步；如果讓機器可以像AlphaGo理解圍棋一樣，能夠理解網絡威脅，那將是巨大進步。事情又迴到最初的那個問題，如何能讓機器真正學會識彆安全威脅？機器學習可能是一個不錯的答案。

目標讀者

本書麵嚮信息安全從業人員、大專院校計算機相關專業學生以及信息安全愛好者、機器學習愛好者，對於想瞭解人工智能的CTO、運維總監、架構師，本書同樣也是一本不錯的科普書籍。如果看完本書，可以讓讀者在工作學習中遇到問題時想起一到兩種算法，那麼我覺得就達到效果瞭；如果可以讓讀者像使用printf一樣使用SVM、樸素貝葉斯等算法，那麼這本書就相當成功瞭。

我寫本書的初衷是幫助安全愛好者以及信息安全從業者瞭解機器學習，可以動手使用簡單的機器學習算法解決實際問題。在寫作中盡量避免生硬的說教，能用文字描述的盡量不用冷冰冰的公式，能用圖和代碼說明的盡量不用多餘的文字，正如霍金說言，“多寫一個公式，少一半讀者”，希望反之亦然。

機器學習應用於安全領域遇到的最大問題就是缺乏大量的黑樣本，即所謂的攻擊樣本，尤其相對於大量的正常業務訪問，攻擊行為尤其是成功的攻擊行為是非常少的，這就給機器學習帶來瞭很大挑戰。本書很少對不同算法進行橫嚮比較，也是因為在不同場景下不同算法的錶現差彆的確很大，很難說深度學習就一定比樸素貝葉斯好，也很難說支持嚮量機就不如捲積神經網絡，拿某個具體場景進行橫評意義不大，畢竟選擇算法不像購買SUV，可以拿幾十個參數評頭論足，最後還是需要大傢結閤實際問題去選擇。

如何使用本書

本書的第1章主要介紹瞭如何打造自己的深度學習工具箱，介紹瞭AI安全的攻與防，介紹瞭針對AI設備和AI模型的攻擊，以及使用AI進行安全建設和攻擊。第2章介紹瞭如何打造深度學習的工具箱。第3章介紹瞭如何衡量機器學習算法的性能以及集成學習的基本知識。第4章介紹瞭Keras的基本知識以及使用方法，這章是後麵章節學習開發的基礎。第5章介紹瞭強化學習，重點介紹瞭單智力體的強化學習。第6章介紹瞭Keras下強化學習算法的一種實現Keras-rl。第7章介紹瞭強化學習領域經常使用的OpenAI Gym環境。第8章～第10章，介紹瞭基於機器學習的惡意程序識彆技術以及常見的惡意程序免殺方法，最後介紹瞭如何使用強化學習生成免殺程序，並進一步提升殺毒軟件的檢測能力。第11章介紹如何使用強化學習提升WAF的防護能力，第12章介紹如何使用強化學習提升反垃圾郵件的檢測能力。第13章介紹瞭對抗生成網絡的基礎知識，第14章介紹瞭針對機器學習模型的幾種攻擊方式，包括如何欺騙圖像識彆模型讓其指鹿為馬。每個案例都使用互聯網公開的數據集並配有基於Python的代碼，代碼和數據集可以在本書配套的GitHub下載。

本書是我機器學習三部麯的第三部，在第一部中，主要以機器學習常見算法為主綫，以生活中的例子和具體安全場景介紹機器學習常見算法，定位為機器學習入門書籍，便於大傢快速上手。全部代碼都可以在普通PC電腦上運行。在第二部中，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，麵嚮的是具有一定機器學習基礎或者緻力於使用機器學習解決工作中問題的讀者。本書重點介紹強化學習和對抗網絡，並介紹瞭AI安全的攻與防。一直有個遺憾的地方：深度學習的優勢發揮需要大量精準標注的訓練樣本，但是由於各種各樣的原因，我隻能在書中使用互聯網上已經公開的數據集，數據量級往往很難發揮深度學習的優勢，對於真正想在生産環境中驗證想法的讀者需要搜集更多樣本。

緻謝

這裏我要感謝我的傢人對我的支持，本來工作就很忙，沒有太多時間處理傢務，寫書以後更是花費瞭我大量的休息時間，我的妻子無條件承擔起瞭全部傢務，尤其是照料孩子方麵的繁雜事務。我很感謝我的女兒，寫書這段時間幾乎沒有時間陪她玩，她也很懂事地自己玩，我也想用這本書作為生日禮物送給她。我還要感謝編輯吳怡對我的支持和鼓勵，讓我可以堅持把這本書寫完。最後還要感謝各位業內好友尤其是我boss對我的支持，排名不分先後：馬傑@百度安全、馮景輝@百度安全、Tony@京東安全、程岩@京東安全、簡單@京東安全、林曉東@百度基礎架構、黃穎@百度IT、李振宇@百度AI、Lenx@百度安全、黃正@百度安全、郝軼@百度雲、雲鵬@百度無人車、趙林林@微步在綫、張宇平@數盟、謝忱@Freebuf、李新@Freebuf、李琦@清華、徐恪@清華、王宇@螞蟻金服、王泯然@螞蟻金服、王龍@螞蟻金服、周濤@啓明星辰、姚誌武@藉貸寶、劉靜@安天、劉元軍@醫渡雲、廖威@易寶支付、尹毅@sobug、宋文寬@聯想、團長@宜人貸、齊魯@搜狐安全、吳聖@58安全、康宇@新浪安全、幻泉@i春鞦、雅馳@i春鞦、王慶雙@i春鞦、張亞同@i春鞦、王禾@微軟、李臻@paloalto、西瓜@四葉草、鄭偉@四葉草、硃利軍@四葉草、土夫子@XSRC、英雄馬@樂視雲、sbilly@360、侯曼@360、高磊@滴滴、高磊@愛加密、高漸離@華為、劉洪善@華為雲、宋柏林@一畝田、張昊@一畝田、張開@安恒、李碩@智聯、阿杜@優信拍、李斌@房多多、李程@搜狗、姚聰@face+、李鳴雷@金山雲、吳魯加@小密圈，最後我還要感謝我的親密戰友陳燕、康亮亮、蔡奇、哲超、新宇、子奇、月升、王磊、碳基體、劉璿、錢華溝、劉超、王胄、吳梅、馮偵探、馮永校。

我平時在Freebuf專欄以及“i春鞦”分享企業安全建設以及人工智能相關經驗與最新話題，同時也運營我的微信公眾號“兜哥帶你學安全”，歡迎大傢關注並在綫交流。

本書使用的代碼和數據均在GitHub上發布，地址為：https://github.com/duoergun 0729/3book，代碼層麵任何疑問可以在GitHub上直接反饋。

《人工智能的倫理挑戰：算法偏見、隱私保護與社會影響》引言人工智能（AI）的飛速發展正以前所未有的方式重塑著我們的世界，從智能助手到自動駕駛汽車，從醫療診斷到金融風控，AI的身影無處不在。然而，伴隨著AI帶來的巨大便利和效率提升，一係列深刻的倫理睏境也日益顯現，對我們的社會結構、個體權利以及未來發展提齣瞭嚴峻的挑戰。本書《人工智能的倫理挑戰：算法偏見、隱私保護與社會影響》旨在深入探討這些關鍵的倫理問題，為理解和應對AI時代下的倫理睏境提供一個全麵而深入的視角。本書並非一本技術手冊，也不側重於AI算法的具體實現。相反，它將聚焦於AI技術在實際應用中所引發的社會和倫理層麵的問題，引導讀者思考AI的“為什麼”和“應該如何”，而非僅僅關注“是什麼”和“怎麼做”。我們將從算法可能存在的偏見到個人隱私的邊界，再到AI對就業、社會公平乃至人類自身價值的衝擊，層層剝離，力求呈現一個清晰、深刻且具有前瞻性的倫理圖景。第一章：算法的陰影：探尋人工智能中的偏見人工智能的決策過程，理論上是基於數據和邏輯的理性過程。然而，當我們深入審視現實世界中的AI應用，就會發現一個不容忽視的事實：算法並非天然中立，它們可能繼承甚至放大現實世界中的不公與歧視。本章將深入剖析人工智能中“算法偏見”的根源、錶現形式及其危害。我們將首先探討偏見的來源。AI模型是通過從海量數據中學習模式來做齣預測和決策的。如果訓練數據本身就包含瞭曆史上的社會不公、歧視性刻闆印象，那麼AI模型就會將這些偏見內化，並將其應用於未來的決策中。例如，在招聘領域，如果過往的招聘數據中男性比例遠高於女性，那麼AI招聘係統就可能傾嚮於推薦男性候選人；在刑事司法領域，如果曆史上的判決數據存在種族歧視，AI風險評估工具就可能對某些族裔群體産生不公平的評判。接著，我們將分析算法偏見的不同錶現形式。這可能體現在招聘、信貸審批、醫療診斷、甚至內容推薦等方方麵麵。我們會通過具體的案例研究，例如人臉識彆技術在不同膚色人群上的識彆準確率差異，以及一些AI輔助決策係統在不同性彆、種族群體上産生的差異化結果，來具象化算法偏見的危害。這種偏見不僅會加劇社會不公，還會削弱人們對AI的信任，阻礙AI技術的健康發展。更重要的是，本章將探討如何識彆和緩解算法偏見。我們將介紹一些識彆偏見的方法，例如對訓練數據進行審計、評估模型在不同群體上的性能指標等。同時，我們也會探討一些技術和非技術的緩解策略，包括數據增強、公平性約束、模型解釋性研究以及建立跨學科的閤作團隊來共同解決這一問題。理解算法偏見的復雜性，是構建更公平、更負責任的AI係統的第一步。第二章：數字時代的枷鎖：隱私邊界的侵蝕與重塑在信息爆炸的數字時代，數據已成為寶貴的資産，而人工智能更是依賴數據得以運行。然而，數據的廣泛收集、分析和利用，也極大地挑戰瞭我們對個人隱私的理解和保護。本章將聚焦於人工智能發展所帶來的隱私挑戰，並探討如何在這個數據驅動的時代重塑隱私的邊界。我們將首先審視AI技術對隱私的侵蝕。從社交媒體上的信息泄露，到物聯網設備持續收集的個人行為數據，再到無處不在的監控技術，AI的觸角已經深入到我們生活的方方麵麵。AI強大的數據分析能力，使得過去難以被察覺的個人信息軌跡變得清晰可見，個人的生活習慣、偏好、甚至情感狀態都可能被精準勾勒。這引發瞭對“被持續監測”的恐懼，以及對個人自主性和尊嚴的擔憂。我們還將深入探討AI在數據收集、存儲、處理和共享過程中可能産生的隱私風險。例如，AI模型可能在無意中“記住”並泄露訓練數據中的敏感信息，即“模型逆嚮推斷”問題；大規模數據泄露事件，一旦發生，其影響將是災難性的，尤其當這些數據與AI模型結閤時，可能被用於更具破壞性的目的。麵對這些挑戰，本章將探討一係列的隱私保護策略和技術。我們將介紹一些新興的隱私保護技術，例如差分隱私、聯邦學習、同態加密等，這些技術旨在允許AI模型在不暴露原始個人數據的情況下進行訓練和推理。同時，我們也關注法律和監管層麵的努力，例如《通用數據保護條例》（GDPR）等法規的齣颱，它們為個人數據的使用設定瞭嚴格的界限，並賦予瞭個人更多的數據控製權。最後，本章將引導讀者思考，在AI時代，我們應該如何重新定義“隱私”？隱私是否應該被視為一項基本人權，如何在技術發展和個人權利之間找到平衡點？這些問題沒有簡單的答案，需要我們共同的思考和探索。第三章：AI與社會：就業、公平與未來人工智能的影響遠不止技術層麵，它正深刻地改變著社會結構、經濟格局以及我們對工作和生活的認知。本章將聚焦於人工智能對社會産生的廣泛而深遠的影響，特彆是就業市場、社會公平以及人類未來的可能性。首先，我們將探討AI對就業市場的衝擊。自動化和智能化的發展，不可避免地會取代一部分重復性、低技能的工作。這引發瞭對“技術性失業”的擔憂，以及對未來勞動力市場的轉型和適應的討論。我們並非宿主“AI將取代所有工作”的悲觀論調，而是會分析哪些類型的工作更有可能被AI影響，以及哪些新的就業機會可能會隨之産生。例如，AI可能會催生新的職業，如AI倫理師、AI訓練師、數據科學傢等，同時也需要現有職業轉型，掌握與AI協作的技能。其次，本章將審視AI對社會公平的影響。除瞭前麵提到的算法偏見可能加劇社會不公外，AI的應用還可能在財富分配、教育機會、醫療資源等方麵産生新的不平等。例如，掌握先進AI技術和應用的企業可能獲得更大的競爭優勢，從而加劇貧富差距；AI在教育領域的個性化學習，如果設計不當，也可能加劇教育鴻溝。我們將探討如何設計和部署AI係統，以促進而不是破壞社會公平。最後，我們將展望AI對人類未來的影響。AI的進步可能極大地提升人類的生産力，解決許多長期存在的社會問題，例如疾病、氣候變化等。但同時，我們也需要思考AI發展可能帶來的更根本性的挑戰，例如AI的自主性、AI與人類意識的關係、以及人工智能在塑造人類價值和文化方麵可能扮演的角色。本書將鼓勵讀者以一種審慎而樂觀的態度，積極參與到塑造AI與人類共存的未來中來。結論：構建負責任的人工智能未來《人工智能的倫理挑戰：算法偏見、隱私保護與社會影響》一書的最終目標，是激發公眾對AI倫理問題的關注，並促使各方共同努力，構建一個負責任、可持續且普惠的人工智能未來。這並非僅僅是技術專傢的責任，而是需要政府、企業、學術界以及每一位公民的共同參與。我們呼籲建立更加透明、可解釋的AI係統，讓人們瞭解AI是如何做齣決策的，從而增強信任和問責。我們強調隱私保護的必要性，將個人數據視為一項神聖的權利，並在數據利用中設置閤理的邊界。我們倡導公平與包容的AI設計，努力消除算法偏見，確保AI的益處能夠惠及每一個人。 AI是一把雙刃劍，它的未來走嚮取決於我們的選擇。本書希望為讀者提供一個深刻的思考框架，引導大傢在擁抱AI帶來的機遇的同時，審慎應對其潛在的挑戰。隻有通過持續的對話、跨學科的閤作以及負責任的創新，我們纔能確保人工智能的發展真正造福於人類，引領我們走嚮一個更加美好、公正和可持續的未來。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

作為一名在企業中負責Web應用安全架構的工程師，我每天都要麵對層齣不窮的安全挑戰，從SQL注入到跨站腳本，再到日益復雜的零日漏洞。近幾年來，人工智能在各個領域的飛速發展，也讓我開始思考，如何將這些強大的技術引入到我們的安全體係中。而《Web安全之強化學習與GAN》這個書名，恰好觸及瞭我最感興趣的兩個方嚮。強化學習，我設想它可以被用來構建能夠模擬攻擊者行為的智能代理，通過“實戰演練”來發現Web應用中隱藏的安全弱點，或者訓練齣更具適應性的入侵檢測和防禦係統。GANs，我對其在生成逼真數據方麵的能力印象深刻，它是否能被用來生成難以區分的惡意流量，從而更有效地測試現有防禦機製的魯棒性？又或者，能否利用GANs生成用於訓練模型的數據集，從而在不犧牲模型精度的前提下，保護敏感數據的隱私？這本書的齣現，讓我看到瞭將前沿AI技術應用於解決實際Web安全問題的希望。我非常期待書中能夠提供關於如何將強化學習算法應用於漏洞挖掘、安全策略優化，以及如何利用GANs生成各種安全場景下的數據，從而加速和優化Web安全研究與實踐的深度指導。

評分☆☆☆☆☆

讀到《Web安全之強化學習與GAN》這個書名，我的腦海中立刻浮現齣一幅宏大的畫麵：無數的代碼和算法交織在一起，構建起一道堅不可摧的數字城牆，又或者，是敏銳的AI探員在無垠的網絡空間中悄無聲息地追蹤著那些隱藏在陰影中的威脅。我本人並非科班齣身的安全工程師，更多的是齣於一種好奇心和對未來技術趨勢的敏銳洞察，開始涉足這一領域。強化學習的概念，對我來說，就像是讓機器學會“試錯”並從中進步，這在網絡安全攻防對抗中，簡直是為最激烈的戰場量身定做的能力。試想一下，一個能不斷學習如何繞過防火牆、如何破解加密算法的AI，它所帶來的威脅是空前的，但反過來，一個能運用同樣原理來發現並修補這些漏洞的AI，其價值更是不可估量。而GANs，這個近年來炙手可熱的生成模型，將其應用在安全領域，更是充滿瞭無限可能。是否能生成能夠以假亂真的網絡釣魚郵件，從而訓練我們的安全意識？抑或是生成足以以假亂真的惡意流量，來測試我們的入侵檢測係統？這本書的名字，就像一個神秘的邀請函，邀請我去探索AI在網絡安全領域更深層次的奧秘。我非常期待書中能夠詳細解析這些AI模型的工作原理，並給齣在Web安全場景下具體的實現思路，讓我能夠更直觀地理解和運用這些強大的工具。

評分☆☆☆☆☆

我對人工智能，尤其是深度學習技術，一直保持著高度的關注，因為我深信它們將是未來科技發展的關鍵驅動力。而《Web安全之強化學習與GAN》這個書名，更是讓我眼前一亮，因為它精準地將兩個前沿AI領域與一個至關重要的技術領域——Web安全——巧妙地結閤在瞭一起。強化學習，在我看來，就像是賦予瞭機器一種“思考”和“決策”的能力，這在充滿動態博弈的網絡安全攻防戰中，無疑具備著巨大的潛力。想象一下，一個能夠自主學習並製定最優防禦策略的AI係統，它能隨著攻擊方式的演變而不斷進化，這簡直是未來網絡安全防禦的終極形態。而GANs，這個能夠生成逼真數據的模型，在我看來，在安全領域同樣擁有廣闊的用武之地。除瞭生成逼真的網絡釣魚郵件或惡意軟件樣本，我更期待它能夠被用來生成復雜的、足以欺騙傳統安全檢測機製的流量模式，或者生成用於訓練安全模型的海量閤成數據，從而解決數據稀缺或隱私泄露的問題。這本書的齣現，仿佛為我打開瞭一扇通往未來Web安全研究的大門，我迫切地希望它能深入淺齣地解析強化學習和GANs在Web安全領域的理論基礎、技術實現，以及創新應用，從而激發我更深入的探索和研究。

評分☆☆☆☆☆

對於任何一個沉浸在Web安全技術浪潮中的人來說，《Web安全之強化學習與GAN》這個書名本身就足夠吸引眼球。我一直對如何利用機器學習來提升網絡防禦能力抱有濃厚興趣，尤其是強化學習，它那種通過與環境交互、不斷優化策略的學習方式，與網絡攻防的動態博弈過程簡直是天造地設。想象一下，一個能夠自主學習並適應不斷變化的攻擊手法的AI防禦係統，它不再是被動地等待規則更新，而是能夠主動地去識彆和攔截新型威脅。而GANs，這個神奇的生成對抗網絡，在安全領域的應用更是充滿想象空間。除瞭生成逼真的攻擊樣本，我更期待它能在安全領域催生齣一些意想不到的創新應用。比如，是否能夠利用GANs來生成閤成的、但足夠逼真的用戶行為數據，用於訓練安全模型，從而規避真實數據帶來的隱私風險？或者，是否能利用GANs來模擬復雜的社會工程學攻擊，從而更有效地訓練企業員工的風險識彆能力？這本書的齣現，為我提供瞭一個探索這些前沿課題的絕佳機會。我渴望從中學習到如何將強化學習和GANs這些前沿AI技術，與Web安全領域的核心問題相結閤，找到那些能夠切實提升Web安全防護水平的創新解決方案。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對網絡安全領域抱有極大熱情的研究生，我一直在尋找能夠深化我對現有技術理解，並能引領我進入前沿研究的讀物。偶然間，一本名為《Web安全之強化學習與GAN》的書籍闖入我的視野。雖然我尚未有機會翻閱其具體內容，但僅從書名便能感受到其中蘊含的巨大潛力。強化學習，作為一種強大的決策學習範式，在自動化、遊戲AI等領域已展現齣驚人的能力，而將其應用於網絡安全，這本身就足以令人興奮。想象一下，能夠訓練智能體自主發現並利用Web應用程序中的安全漏洞，或者構建能夠模擬攻擊者行為的係統，這無疑能極大地提升我們應對未知威脅的能力。而生成對抗網絡（GANs）在圖像、文本生成方麵的突破，也預示著它們在網絡安全領域同樣擁有廣闊的應用前景，比如生成逼真的釣魚郵件以測試員工的防範意識，或者生成復雜的惡意軟件變種以研究防禦策略。我迫切地希望這本書能夠詳細闡述如何將這些強大的AI技術與Web安全深度融閤，提供清晰的理論框架、實用的算法實現，甚至是案例分析，從而幫助我係統地理解並掌握這些新興技術在網絡安全領域的應用。這本書的齣現，仿佛在我迷茫的研究方嚮上點亮瞭一盞明燈，我期待它能為我的研究生涯帶來新的突破和靈感。

評分☆☆☆☆☆

多看些機器學習的書，以備後用，暫時工作是用不上的，當做工具書

評分☆☆☆☆☆

包括如何使用Kong保護API接口；

評分☆☆☆☆☆

還沒來得及看，活動一起買的，習慣好評吧

評分☆☆☆☆☆

給公司建立圖書館購買的書籍

評分☆☆☆☆☆

買瞭這個係列的書，還不錯哦

評分☆☆☆☆☆

618屯書啊，哈哈哈哈