Web安全之機器學習入門（簡體書）

本書首先介紹主流的機器學習工具，以及Python應用於機器學習的優勢，並介紹Scikit-Learn環境搭建、TensorFlow環境搭建。接著介紹機器學習的基本概念和Web安全基礎知識。然後深入講解幾個機器學習演算法在Web安全領域的實際應用，如K近鄰、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支援向量機、K-Means演算法、FP-growth、隱式馬爾可夫、有向圖、神經網路等，還介紹了深度學習演算法之CNN、RNN。本書針對每一個演算法都給出了具體案例，如使用K近鄰演算法識別XSS攻擊、使用決策樹演算法識別SQL注入攻擊、使用邏輯回歸演算法識別惡意廣告點擊、使用K-Means演算法檢測DGA功能變數名稱等。本書作者在安全領域有多年開發經驗，全書理論結合實際，案例豐富，講解清晰，適合於有資訊安全基礎知識的網路開發與運維技術人員參考。