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下载本书是作者AI安全领域三部曲的第三部,重介绍强化学习和生成对抗网络的基础知识和实际应用,特别是在安全领域中攻防建设的实际应用。全书共14章,从AI安全攻防的基础知识,到智能工具的造,全面介绍如何使用AI做安全建设的方法。内容包括如何衡量机器学习算法的性能以及集成学习的基本知识,强化学习中单智能体的强化学习,Keras下强化学习算法的一种实现:Keras-rl,强化学习领域经常使用的OpenAIGym环境;基于机器学习的恶意程序识别技术以及常见的恶意程序免杀方法,如何使用强化学习生成免杀程序,并一步提升杀毒软件的检测能力,提升WAF的防护能力,提升反垃圾邮件的检测能力;生成对抗网络的基础知识,以及针对机器学习、强化学习的几种攻方式。<br/>【作者】<br/>刘焱 百度安全Web防护产品线负责人,负责百度安全Web安全产品,包括防DDoS、Web应用防火墙、Web威胁感知、服务器安全以及安全数据分析等,具有近十年云安全及企业安全从业经历,全程参与了百度企业安全建设。研究兴趣包括机器学习、Web安全、僵尸网络、威胁情报等。他是FreeBuf专栏作家、i春秋知名讲师,多次在OWASP 、电子学会年会等发表演讲,参与编写了《大数据安全标准白皮书》。他还建立了微信公众号:“兜哥带你学安全”,发布了大量信息安全技术知识。<br/>
《Web安全之强化学习与GAN》内容简介与阅读建议,作者 刘焱,科技技术。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题:计算机网络、软硬件开发。
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