Web安全之机器学习入门

本书由百度安全专家撰写，零基础学习智能化Web安全技术指南，二十多位业界专家联袂推荐。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。

本书是国内首部机器学习应用于Web安全的作品，作者是百度安全专家，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，甚至有可能是出路