Web安全之强化学习与GAN

评分9.8分

本书面向信息安全从业人员、大专院校计算机相关专业学生以及信息安全爱好者、机器学习爱好者，对于想了解人工智能的CTO、运维总监、架构师，本书同样也是一本不错的科普书籍。如果看完本书，可以让读者在工作学习中遇到问题时想起一到两种算法，那么我觉得就达到效果了；如果可以让读者像使用printf一样使用SVM、朴素贝叶斯等算法，那么这本书就相当成功了。

企业安全建设入门：基于开源软件打造企业网络安全

评分8.5分

本书作者来自著名的互联网企业，全程参与了企业安全的建设，并成功打造了企业安全产品，本书是作者十年工作经验的结晶。本书全面介绍互联网公司的信息安全建设，涉及企业网络安全架构与管理的方方面面，特别介绍了如何利用开源工具进行安全建设的实用方案，适合各种级别的企业参考，为企业实施符合互联网特性的安全解决方案提供了实战指南。

Web安全之深度学习实战

评分9.0分

本书是我所著机器学习三部曲的第二部，第一部主要以机器学习常见算法为主线，利用生活中的例子和具体安全场景来介绍机器学习常见算法，是机器学习入门书籍，便于读者可以快速上手。全部代码都能在普通PC上运行。本书将重点介绍深度学习，并以具体的11个案例介绍机器学习的应用，定位是面向具有一定机器学习基础或者致力于使用机器学习解决工作中问题的读者，本书将重点放在问题的解决而不是算法的介绍。由于深度学习通常计算量已经超过了PC的能力，部分代码需要在服务器甚至GPU上运行，不过这不影响大家的阅读与学习。第三部将重点介绍强化学习和对抗网络，并利用若干虚构安全产品或者项目来介绍如何让机器真正具备阿尔法狗级别的智能。

Web安全之机器学习入门

评分8.7分

如今是一个人工智能兴起的年代，也是一个黑产猖獗的年代；是一个机器学习算法百花齐放的年代，也是一个隐私泄露、恶意代码传播、网络攻击肆虐的年代。AlphaGo碾压柯洁之后，不少人担心AI会抢了人类的工作，然而信息安全领域专业人才严重匮乏，极其需要AI来补充专业缺口。通过机器学习分析海量Web日志，进而发现业务异常和安全问题已经是安全监控平台的标配。然而，市场上信息安全和机器学习结合的工具书却很少，本书从基础知识和实际案例出发，逐步抽丝剥茧带你进入自动化安全的殿堂。书中的算法和思路是经过大规模部署和商业验证的，具备很强的可操作性。