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1-50章
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共68章
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版权信息
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前言
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作者简介
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审校者简介
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第1章 网络安全中机器学习的基础知识
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1.1 什么是机器学习
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1.2 总结
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第2章 时间序列分析和集成建模
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2.1 什么是时间序列
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2.2 时间序列模型的类型
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2.3 时间序列分解
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2.4 时间序列用例
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2.5 网络安全中的时间序列分析
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2.6 时间序列趋势和季节性峰值
2.7 预测DDoS攻击
2.8 集成学习方法
2.9 用投票集成方法检测网络攻击
2.10 总结
第3章 鉴别合法和恶意的URL
3.1 URL中的异常类型介绍
3.2 使用启发式方法检测恶意网页
3.3 使用机器学习方法检测恶意URL
3.4 总结
第4章 破解验证码
4.1 验证码的特点
4.2 使用人工智能破解验证码
4.3 总结
第5章 使用数据科学捕获电子邮件诈骗和垃圾邮件
5.1 电子邮件诈骗
5.2 垃圾邮件检测
5.3 总结
第6章 使用k-means算法进行高效的网络异常检测
6.1 网络攻击的阶段
6.2 应对网络中的内网漫游
6.3 使用Windows事件日志检测网络异常
6.4 获取活动目录数据
6.5 数据解析
6.6 建模
6.7 用k-means算法检测网络中的异常
6.8 总结
第7章 决策树和基于上下文的恶意事件检测
7.1 恶意软件
7.2 恶意注入
7.3 使用决策树检测恶意URL
7.4 总结
第8章 抓住伪装者和黑客
8.1 理解伪装
8.2 伪装欺诈的不同类型
8.3 莱文斯坦距离
8.4 总结
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