《人工智能算法在網(wǎng)絡安全中的應用》既有理論研究，又有實踐探討。全書分為上下兩冊，上冊共4章，第1章和第2章從理論基礎角度為讀者介紹與人工智能算法相關的統(tǒng)計學、線性代數(shù)、機器學習等基礎理論，以及網(wǎng)絡安全基本概念；第3章從網(wǎng)絡安全的挑戰(zhàn)角度宏觀地介紹當前網(wǎng)絡安全態(tài)勢，并進行網(wǎng)絡安全防御體系的探討；第4章介紹作者綜合應用人工智能算法，實現(xiàn)智能可信安全防御的思路和技術路線，提出智能可信安全防御技術框架，并詳細介紹如何構建智能可信安全防御系統(tǒng)。下冊共10章，全面系統(tǒng)地詳解各種人工智能算法，內容包括Web入侵檢測算法，隱蔽隧道分析和檢測算法，基于流量解析的未知威脅檢測算法，基于機器學習的惡意代碼檢測算法，安全知識圖譜構建方法與算法，基于安全大數(shù)據(jù)的威脅挖掘算法，基于人工智能技術的惡意加密流量檢測算法，基于人工智能技術的漏洞挖掘算法，人工智能模型自適應調節(jié)的告警關聯(lián)分析算法，基于人工智能的釣魚郵件檢測算法等。
《人工智能算法在網(wǎng)絡安全中的應用》從理論與實踐的雙重維度出發(fā)，深入剖析人工智能在網(wǎng)絡安全領域的應用。針對每一個網(wǎng)絡安全防護主題，本書將圍繞知識、算法、數(shù)據(jù)、算力四大核心要素，詳細闡述可應用于該主題的算法原理、實現(xiàn)方法及應用場景，并結合實際案例進行深入分析和解讀。同時，本書還將關注人工智能技術在網(wǎng)絡安全領域的研究進展與趨勢，為讀者提供前沿的知識與思考。通過本書的學習，讀者將能夠深刻認識人工智能在網(wǎng)絡安全領域的應用價值與潛力，掌握相關的算法技術與實踐方法。無論您是網(wǎng)絡安全從業(yè)者、研究人員還是愛好者，本書都將為您帶來寶貴的啟示與幫助，共同推動網(wǎng)絡安全領域的創(chuàng)新與發(fā)展。
前言
在數(shù)字化浪潮席卷的今天，網(wǎng)絡安全問題日益凸顯，成為社會各界共同關注的焦點。網(wǎng)絡安全問題錯綜復雜，傳統(tǒng)的防御手段在面對日益猖獗的網(wǎng)絡攻擊時顯得力不從心。傳統(tǒng)的防御方案往往存在諸多弊端，如靜態(tài)防御、單點防護、告警信息繁雜、難以發(fā)現(xiàn)高級與未知威脅，以及自動化程度偏低等，這使得網(wǎng)絡安全防御技術理念亟待革新。
網(wǎng)絡安全防護本質上是一場攻防雙方的激烈博弈，常常是“道高一尺，魔高一丈”，防守之難可見一斑。雖然網(wǎng)絡安全防護技術、理論與模型層出不窮，諸如攻擊鏈模型、鉆石模型、基于威脅情報的主動防御體系、基于OSI的分層防御、自適應安全架構等，但它們要么缺乏實際有效的實施方法，要么智能化程度不足，仍需大量的人工干預和決策。那么，如何才能在理論模型的基礎上，實現(xiàn)安全防護系統(tǒng)的智能化，減少對人工干預和決策的依賴，并具備自我進化的能力呢？答案便是人工智能與網(wǎng)絡安全防護的深度融合。人工智能技術的迅猛發(fā)展，為網(wǎng)絡安全領域帶來了全新的解決方案與思路。
人工智能技術在計算機視覺、自然語言處理、機器人等領域已取得了舉世矚目的成就，特別是生成式人工智能技術的廣泛應用，更是引發(fā)了范圍內的關注與熱議。盡管人工智能在網(wǎng)絡信息安全防御領域的應用還面臨著問題空間不閉合、樣本空間不對稱、模型泛化能力衰退、推理結果不可解釋等挑戰(zhàn)，但企業(yè)界和學術界已經(jīng)取得了顯著的進步，如惡意加密流量檢測、異常行為檢測、變種病毒檢測、安全策略智能化推薦等領域的應用案例不勝枚舉。
本書將從理論與實踐的雙重維度出發(fā)，深入剖析人工智能在網(wǎng)絡安全領域的應用。針對每一個網(wǎng)絡安全防護主題，本書將圍繞知識、算法、數(shù)據(jù)、算力四大核心要素，詳細闡述可應用于該主題的算法原理、實現(xiàn)方法及應用場景，并結合實際案例進行深入分析和解讀。同時，本書還將關注人工智能技術在網(wǎng)絡安全領域的研究進展與趨勢，為讀者提供前沿的知識與思考。
通過本書的學習，讀者將能夠深刻認識人工智能在網(wǎng)絡安全領域的應用價值與潛力，掌握相關的算法技術與實踐方法。無論您是網(wǎng)絡安全從業(yè)者、研究人員還是愛好者，本書都將為您帶來寶貴的啟示與幫助，共同推動網(wǎng)絡安全領域的創(chuàng)新與發(fā)展。
王智民，清華大學物理學碩士，經(jīng)管學院MBA。人工智能高級工程師，曾任職華為、華三、聯(lián)想等企業(yè)，現(xiàn)就職于北京六方云科技有限公司，聯(lián)合創(chuàng)始人，CTO。2003年進入網(wǎng)絡安全領域從事產(chǎn)品研發(fā)與技術管理至今，在網(wǎng)絡安全、人工智能安全等領域有多年的深入研究和產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗。申請多項發(fā)明專利，在核心期刊上發(fā)表多篇論文，著有《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全》《云計算全一機器學習與大數(shù)據(jù)挖掘應用實踐》等6本著作。
上冊目錄
第1章 人工智能算法理論基礎 1
1.1 統(tǒng)計學理論 1
1.2 線性代數(shù)的應用理解 15
1.3 機器學習理論 21
1.4 本章參考文獻 46
第2章 網(wǎng)絡安全基本概念 47
2.1 安全屬性 47
2.2 安全術語 48
2.3 攻擊活動描述 53
2.4 安全風險評估 81
2.5 安全威脅情報 87
2.6 安全狀態(tài)度量 105
2.7 本章參考文獻 113
第3章 網(wǎng)絡安全防御體系探討 114
3.1 為什么安全威脅防不勝防 114
3.2 網(wǎng)絡安全防御建設思路 118
3.3 網(wǎng)絡安全防御體系方法論 121
3.4 網(wǎng)絡安全防御體系框架 123
3.5 網(wǎng)絡安全技術 178
3.6 本章參考文獻 185
第4章 智能可信安全防御系統(tǒng) 187
4.1 人工智能與智能安全 187
4.2 智能可信安全防御系統(tǒng) 197
4.3 基于AI構建智能可信安全防御技術架構 225
4.4 安全態(tài)勢與風險預測 260
4.5 智能化安全對抗與反制 270
4.6 實踐 280
4.7 本章參考文獻 332
下冊目錄
第1章 Web入侵檢測算法 1
1.1 概述 1
1.2 四要素 1
1.3 深度學習算法舉例—知識 23
1.4 本章參考文獻 33
第2章 隱蔽隧道分析和檢測算法 35
2.1 概述 35
2.2 四要素 36
2.3 算法舉例 53
2.4 本章參考文獻 81
第3章 基于流量解析的未知威脅檢測算法 84
3.1 概述 84
3.2 四要素 84
3.3 算法舉例 104
3.4 本章參考文獻 126
第4章 基于機器學習的惡意代碼檢測算法 129
4.1 概述 129
4.2 四要素 129
4.3 算法舉例 150
4.4 本章參考文獻 174
第5章 安全知識圖譜構建方法與算法 180
5.1 概述 180
5.2 四要素 180
5.3 算法舉例 203
5.4 本章參考文獻 216
第6章 基于安全大數(shù)據(jù)的威脅挖掘算法 224
6.1 概述 224
6.2 四要素 225
6.3 算法舉例 248
6.4 本章參考文獻 272
第 7 章 基于人工智能技術的惡意加密流量檢測算法 277
7.1 概述 277
7.2 四要素 277
7.3 算法舉例 308
7.4 本章參考文獻 329
第 8 章 基于人工智能技術的漏洞挖掘算法 336
8.1 概述 336
8.2 四要素 337
8.3 算法舉例 352
8.4 本章參考文獻 382
第 9 章 人工智能模型自適應調節(jié)的告警關聯(lián)分析算法 389
9.1 概述 389
9.2 四要素 390
9.3 算法舉例 402
9.4 本章參考文獻 429
第 10 章 基于人工智能的釣魚郵件檢測算法 434
10.1 概述 434
10.2 四要素 435
10.3 算法舉例 444
10.4 本章參考文獻 464
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