Web安全之机器学习入门

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。

这是一本深入剖析人工智能在信息安全领域的应用，尤其是机器学习算法在Web安全中的实际应用的著作。书中详细介绍了超过15种机器学习算法，并通过丰富的案例展示了这些算法在Web安全领域的具体应用。 书中首先介绍了人工智能在信息安全领域的应用，包括人工智能的发展、国内外网络安全形势，以及人工智能在安全领域的应用。接着，书中深入探讨了机器学习算法在Web安全中的应用，包括如何利用机器学习算法来检测恶意代码、进行异常检测、进行入侵检测等。 书中还详细介绍了Python在机器学习领域的优势，包括其语法简单、功能强大，以及生态完整、具备丰富的第三方库等特点。同时，书中还详细介绍了TensorFlow环境搭建过程，包括TensorFlow简介、特点以及安装方法。 此外，书中还详细介绍了有监督学习与无监督学习介绍，包括它们的基本概念、特点和应用场景。同时，书中还详细介绍了KDD 99数据集介绍，包括其背景、结构和使用方法。 书中还详细介绍了数据读取方法，包括如何从各种来源读取数据，如何进行特征提取等。同时，书中还详细介绍了XSS攻击的分类和危害，包括XSS攻击的概念、危害、分类、常见的攻击方式、