Web安全之深度学习实战 (智能系统与技术丛书)

内容简介

本书旨在探讨如何将深度学习技术应用于Web安全领域，通过实战案例帮助读者掌握利用人工智能解决实际安全问题的能力。全书从基础知识入手，首先介绍Web安全的核心概念与常见威胁，如SQL注入、跨站脚本（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）等，以及深度学习的基本原理和常用框架（如TensorFlow、Keras）。

在此基础上，书籍通过多个具体项目，逐步引导读者构建基于深度学习的Web安全检测模型。内容涵盖恶意URL检测、网络入侵检测、恶意软件识别、钓鱼网站识别、Web攻击流量分析等场景。每个项目都包含数据采集与预处理、特征工程、模型设计与训练、评估与优化等完整流程。

书中还讨论了模型部署、性能调优以及在实际生产环境中可能遇到的问题与解决方案。通过理论与实践相结合的方式，读者能够深入理解深度学习在安全检测中的优势与局限，并具备独立开发和改进相关系统的能力。适合安全工程师、AI开发者以及对Web安全感兴趣的科研人员阅读参考。

对本书的赞誉
序
第1章打造深度学习工具箱
  1.1 TensorFlow
  1.2 TFLearn
  1.3 PaddlePaddle
  1.4 Karas
  1.5 本章小结
第2章卷积神经网络
  2.1 传统的图像分类算法
  2.2 基于CNN的图像分类算法
  2.3 基于CNN的文本处理
  2.4 本章小结
第3章循环神经网络
  3.1 循环神经算法概述
  3.2 单向循环神经网络结构与实现
  3.3 双向循环神经网络结构与实现
  3.4 循环神经网络在序列分类的应用
  3.5 循环神经网络在序列生成的应用
  3.6 循环神经网络在序列标记的应用

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