【好书推荐】Web安全之机器学习入门-安全KER

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中奖公布

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作者介绍

刘焱（兜哥） 某大型互联网公司Web防护产品线负责人，负责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，全程参与了某大型互联网公司企业安全建设。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》。

想学习信息安全的朋友可以关注他的公众号“兜哥带你学安全”，上面发布了大量信息安全技术知识，值得从业人员学习。

内容简介

本书是国内首部机器学习应用于Web安全的作品，作者是安全专家，他用风趣幽默的语言诠释了超过15种的机器学习算法，及其在Web安全领域中的实际应用，非常实用，包括所有案例源代码，以及公开的测试数据，可极大地降低学习成本，使读者快速上手实践。

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。机器学习是这些问题天然契合的解决方案，在数据量以指数级不断增长的未来，甚至有可能是唯一的出路。

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CNN、RNN。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。

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