微信公众号：计算机与网络安全
本书主要以机器学习常见算法为主线，以生活中的例子和具体安全场景介绍机器学习常见算法，定位为机器学习入门书籍，便于大家可以快速上手。全部代码都能在普通PC上运行。机器学习应用于安全领域遇到的最大问题就是缺乏大量的黑样本，即所谓的攻击样本，尤其相对于大量的正常业务访问，攻击行为尤其是成功的攻击行为是非常少的，这就给机器学习带来了很大挑战。本书很少对不同算法进行横向比较，也是因为确实在不同场景下不同算法表现差别很大，很难说深度学习就一定比朴素贝叶斯好，也很难说支持向量机就比不过卷积神经网络，拿某个具体场景进行横向比较意义不大，毕竟选择算法不像购买SUV，可以拿几十个参数评头论足，最后还是需要大家结合实际问题去选择。
▼
（全文略）
本书的第1章概括介绍了机器学习的发展以及互联网目前的安全形势。第2章介绍了如何打造自己的机器学习工具箱。第3章概括介绍机器学习的基本概念。第4章介绍Web安全的基础知识。第5章到第13章介绍浅层机器学习算法，包括常见的K近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K-Means、FP-growth、Apriori、隐式马尔可夫、有向图。第14章到第17章介绍神经网络以及深度学习中常用的递归神经网络和卷积神经网络。每章都会以生活中的例子开头，让读者有一个感性的认识，然后简短介绍基础知识，最后以安全领域的2~3个例子讲解如何使用该算法解决问题。全书定位是能让更多的安全爱好者以及信息安全从业者了解机器学习，动手使用简单的机器学习算法解决实际问题。办理公众号永久VIP会员，在公众号会话窗口回复：VIP 可查看相关介绍。
▲
- The end -
