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出版者:西安电子科技大学出版

作者:王宣政

出品人:

页数:311

译者:

出版时间:2005-7

价格:23.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560615462

丛书系列:

图书标签:

• 计算机组网实验教程
• 计算机网络
• 组网实验
• 网络技术
• 实验教程
• TCP/IP
• 网络配置
• 网络编程
• 数据通信
• 网络安全
• CCNA

好的，下面是为您构思的一份图书简介，主题不包含《计算机组网实验教程》的内容，侧重于网络安全、人工智能与软件工程等领域。 --- 图书简介：《深度学习驱动的网络安全态势感知与智能防御》 第一部分：前沿交叉与理论基石 一、数字时代的范式转变：从传统防御到智能安全 在信息技术飞速发展的今天，网络空间已成为国家安全、经济命脉和社会稳定的核心战场。传统的基于规则和签名的安全防御体系，面对日益复杂和隐蔽的高级持续性威胁（APT）、零日漏洞攻击以及由自动化工具驱动的分布式攻击，已显现出捉襟见肘的局限性。本书深刻洞察了这一变革趋势，聚焦于如何利用人工智能，特别是深度学习技术，构建下一代网络安全态势感知与智能防御体系。 我们首先梳理了网络安全领域的经典理论基础，包括信息论在安全中的应用、基于蜜罐的攻击诱捕机制，以及信息流分析在异常检测中的作用。然而，本书的核心突破在于，我们不再将这些理论视为孤立的知识点，而是将其视为训练和优化智能模型的“原料”。我们将详细阐述机器学习模型在网络流量分析、恶意软件分类和入侵检测中的基本工作原理，为后续的深度学习模型构建打下坚实的理论基础。 二、深度学习的核心机制及其在安全领域的映射 本书投入大量篇幅介绍当前主流的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）、生成对抗网络（GAN）以及Transformer模型。我们避免了过于抽象的数学推导，转而关注这些模型结构如何巧妙地映射到网络安全问题的特征空间中： CNN在流量特征提取中的应用： 探讨如何将原始网络数据包或流量序列转化为类图像的二维矩阵，利用CNN强大的局部特征提取能力，识别出隐藏在海量数据中的微小异常模式。 RNN/LSTM在时间序列分析中的作用： 网络攻击往往具有时序性。我们详细分析了RNN变体如何捕捉用户行为和网络事件的长期依赖关系，用于检测行为漂移和账户盗用。 GAN在数据增强与对抗样本生成中的潜力与风险： 讨论如何利用生成模型来合成逼真的正常和恶意流量，以解决安全数据集中样本不均衡的问题，同时也警示如何防御由GAN驱动的“变异”型恶意软件攻击。 --- 第二部分：核心应用：态势感知与智能检测 三、基于深度学习的网络异常与入侵检测系统（NIDS） 构建一个高效、低误报的NIDS是本书的实践核心。我们摒弃了简单的特征工程，转而采用端到端的深度学习模型。 1. 深度特征学习与无监督异常检测： 介绍自编码器（Autoencoder）及其变体（如变分自编码器VAE）在学习“正常”网络行为基线方面的威力。当输入数据偏离该基线时，重构误差的突增即被视为潜在的异常信号。这对于发现零日攻击至关重要。 2. 基于注意力机制的攻击分类： 针对已知的恶意流量识别，我们引入了基于Transformer的注意力机制，使其能够“聚焦”于数据包头部、载荷中的关键信息段，从而实现对恶意软件家族、钓鱼活动等复杂攻击的精准分类。 3. 流量混淆与加密数据的挑战： 深入分析TLS/SSL加密流量对传统检测的挑战。我们提出了一种结合元数据分析和基于流的统计建模的混合方法，即使在无法解密内容的情况下，也能通过流量行为模式识别潜在的恶意通信。 四、恶意软件的深度语义分析与行为预测 传统沙箱分析的滞后性促使我们转向静态代码和动态执行的深度语义分析。 API调用序列的NLP处理： 将恶意软件执行过程中的系统调用（API Calls）序列视为一种“语言”，使用词嵌入技术（Word2Vec/Doc2Vec）将API转化为向量表示，再通过深度模型（如Bi-LSTM）进行语义分析和家族聚类。 对抗性鲁棒性评估： 针对攻击者试图通过混淆或修改代码来欺骗检测模型（对抗样本）的尝试，本书详细介绍了模型可解释性（XAI）技术（如SHAP值），帮助安全分析师理解模型做出判断的依据，并据此加固模型，抵御对抗性攻击。 --- 第三部分：实践与前沿展望 五、智能溯源、防御自动化与人机协作 安全防御的最终目标是自动化响应和快速溯源。 1. 基于强化学习的自动化响应策略： 探讨如何将网络防御视为一个马尔可夫决策过程（MDP）。通过部署强化学习（RL）代理，系统可以根据实时的安全态势，自主决定采取何种“动作”（如隔离主机、限速、启动蜜罐）以最小化损害，实现“自适应防御”。 2. 云环境与DevSecOps中的安全左移： 面对微服务架构和持续集成/持续部署（CI/CD）流水线，本书提供了如何在代码提交阶段利用自然语言处理（NLP）技术分析安全配置文件、基础设施即代码（IaC）模板，从而在部署前发现配置错误和潜在漏洞的方法。 3. 联邦学习在隐私保护安全中的应用： 考虑到敏感数据（如用户行为日志）的合规性要求，我们详细介绍了联邦学习（Federated Learning）框架，允许分散在不同机构或部门的终端在不共享原始数据的情况下，共同训练一个强大的全局安全模型，有效平衡了隐私保护与防御能力的需求。 总结： 《深度学习驱动的网络安全态势感知与智能防御》旨在为网络安全工程师、数据科学家以及高级信息技术决策者提供一套全面、深入且面向实战的知识体系。本书不涉及基础的TCP/IP协议栈配置或路由器管理，而是专注于利用最尖端的计算智能手段，解决当前网络安全领域最棘手的挑战。阅读本书，您将掌握如何将复杂的网络数据转化为可执行的智能决策，从而构建起一个真正具备感知、预测和自适应能力的未来防御体系。

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我对技术书籍的评价体系中，“语言的精确性”是一个非常重要的考量维度。网络领域，特别是涉及到协议和参数时，哪怕是一个措辞的模糊，都可能导致理解上的偏差，进而引发实际配置的灾难。这本书在术语的使用上，展现出极高的专业素养和严谨性。所有的专业名词都被恰当地引用和界定，没有出现那种为了追求“通俗易懂”而牺牲了技术准确性的情况。同时，作者在描述复杂算法和数据结构时，其逻辑推演的过程非常清晰流畅，没有出现那种“跳步”的逻辑断裂感。这说明作者不仅精通技术本身，更重要的是，他是一位出色的“翻译家”，能够将深奥的知识精准、无误地转化为文字。这种语言上的可靠性，是读者可以信赖技术内容的基础。我希望这种严谨贯穿全书，使之成为一本可以随时查阅、值得信赖的技术参考宝典。

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从我对技术文档的阅读习惯来说，一本好的教程必须具备前瞻性。网络技术更新迭代的速度是惊人的，如果一本书的内容滞后于行业发展，那么它的参考价值就会大打折扣。这本书在内容的前沿性上，给了我一个惊喜。我看到了对某些新兴网络架构的探讨，这在我之前接触的几本国内出版的教材中是很少见的。作者似乎对业界的最新动态保持着高度的敏感度，并没有固守传统的网络知识体系。更让我感到欣慰的是，即便是讲解前沿内容，它也没有采用那种高高在上、故作深奥的语气，而是努力用一种平易近人的方式来引导读者理解。这种开放且与时俱进的教学态度，让我对这本书后续内容的学习充满了信心。它不仅仅是一本“教会你做事”的工具书，更像是一位经验丰富的导师，在为你指引未来的技术方向。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的标题字体，给我的第一印象是专业且充满现代感。我通常对技术类书籍抱有很高的期待，毕竟市面上的很多教程往往是概念堆砌，缺乏实操的深度。这本书的装帧质量也相当不错，纸张厚实，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。打开目录一看，内容覆盖面广得惊人，从最基础的网络协议原理，到最新的虚拟化技术和SDN的应用，似乎都囊括其中。我尤其欣赏它在章节划分上的逻辑性，层层递进，不像有些教材那样跳跃性太强，让人难以跟上思路。这种严谨的结构规划，预示着作者在内容组织上必然下了大功夫，这对于我们这些希望系统学习网络知识的读者来说，无疑是个极大的福音。我期待它能真正做到理论与实践的完美结合，而不是停留在纸上谈兵的层面。希望翻开内页后，这种专业感能得到持续的印证。

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我是一个偏爱动手实践的学习者，对那种纯理论、晦涩难懂的文字描述感到头疼。因此，我在选择技术书籍时，会特别关注其是否提供了足够的案例和实验指导。这本书的排版风格非常注重易读性，大量的图示和流程图穿插其中，极大地缓解了阅读枯燥感。我注意到一些关键概念的解释部分，作者似乎采用了非常形象的比喻和生活化的场景来辅助说明，这对于快速建立直观认识非常有帮助。例如，对于复杂交换机配置的讲解，它不像我之前看过的某本老教材那样，只是简单罗列命令，而是详细剖析了每条命令背后的逻辑关系，甚至给出了不同配置场景下的预期效果对比。这种细致入微的讲解，让我感觉到作者不仅是知识的拥有者，更是教学方法的实践者。如果后续的实验环节也能保持这种高质量的指导水准，那么这本书的价值将远超其售价本身。

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坦白说，很多技术书籍的“实验”部分，要么是照搬官方文档的示例，要么就是一些陈旧且早已被淘汰的配置。这对于追求效率的现代学习者来说，是一种时间的浪费。我对这本书的实验设计抱持着一种审慎的期待。我希望看到的是一系列相互关联、逐步递增难度的综合性项目，而不是孤立的、零散的知识点练习。最好的情况是，这些实验能够模拟真实的企业网络环境，让读者在操作中真正体会到故障排查和系统优化的复杂性。如果书中能够清晰地标注出每一步实验所需的软硬件环境，并提供必要的虚拟机或模拟器配置指南，那简直是太棒了。因为只有通过在接近真实的场景中反复试错，才能真正将学到的理论知识内化为一种本能的技能。这本书的结构似乎暗示着它在这方面有所建树，这让我非常期待接下来的深度阅读体验。

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