Mastering Machine Learning for Penetration Testing

Cyber security is crucial for both businesses and individuals. As systems are getting smarter, we now see machine learning interrupting computer security. With the adoption of machine learning in upcoming security products, it’s important for pentesters and security researchers to understand how these systems work, and to breach them for testing purposes. This book begins with the basics of machine learning and the algorithms used to build robust systems. Once you’ve gained a fair understanding

这是一本深度探索机器学习和网络安全之间关系的书籍。它以实际应用为核心，深入剖析了如何将机器学习技术应用于网络安全领域，特别是渗透测试中。 本书首先介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习等模型和算法。接着，本书深入探讨了如何利用这些模型和算法构建网络安全模型，以及如何通过这些模型来提高渗透测试的效率和准确性。 书中详细介绍了性能评估的重要性和参数，包括混淆矩阵、精度、召回率、F-Score和准确率等指标。这些指标可以帮助我们更好地了解模型的性能，从而做出更明智的决策。 此外，本书还探讨了特征工程在现代数据科学中的重要性，以及如何通过特征工程来提升模型性能。书中详细介绍了特征选择算法的定义和目的，包括滤波器方法、包装器方法和嵌入式方法等。 在恶意软件检测方面，本书详细介绍了如何使用机器学习技术来构建恶意软件检测器。书中还探讨了深度学习模型在恶意软件检测中的应用，包括人工神经网络和构建恶意软件检测器的方法。 在网络异常检测方面，本书详细介绍了如何使用机器学习技术来检测网络异常。书中还探讨了ELK Stack在威胁狩猎中的应用，以及如何通过ELK S