Machine Learning And Data Mining for Computer Security pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Maloof, Marcus A. (EDT)

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:

价格:99

装帧:HRD

isbn号码:9781846280290

丛书系列:

图书标签:

• Machine Learning
• Data Mining
• Computer Security
• Cybersecurity
• Intrusion Detection
• Anomaly Detection
• Network Security
• Malware Analysis
• Data Science
• Artificial Intelligence

《智能系统中的行为分析与异常检测》 内容简介： 在信息安全日益复杂的今天，仅仅依赖传统的基于签名的检测方法已难以应对层出不穷的新型威胁。攻击者不断演变其手法，利用零日漏洞、复杂的社会工程学以及隐蔽的恶意活动，使得静态的规则库疲于奔命。与此同时，我们所处的数字环境正在产生海量的数据——从网络流量、系统日志、用户交互到设备传感器，这些数据蕴含着理解系统正常行为模式的宝贵信息。如何从这些浩瀚的数据中提取洞察，识别出偏离常规的异常行为，并最终将其与潜在的安全威胁关联起来，已成为现代信息安全领域的核心挑战。《智能系统中的行为分析与异常检测》一书正是聚焦于这一关键领域，深入探讨如何利用先进的智能技术，对数字系统中的行为进行细致的分析，并在此基础上构建高效的异常检测机制。 本书并非一本浅尝辄止的概览，而是致力于为读者提供一套系统、深入且实用的理论框架和技术方法。我们将从行为分析的底层逻辑出发，逐步深入到各种智能算法在异常检测中的具体应用。书中将详细阐述如何对不同类型的数据进行预处理、特征工程，以捕捉行为的关键维度。我们将探讨诸如用户行为分析（UBA）、网络流量异常检测、系统日志异常检测以及物联网（IoT）设备行为监测等多个关键应用场景，分析在这些场景下，行为模式的独特性以及异常检测所面临的独特挑战。 在理论层面，本书将首先回顾行为分析的基础概念，包括时间序列分析、状态转移模型以及概率分布模型等。随后，我们将重点介绍一系列强大的智能技术，包括但不限于： 机器学习算法： 我们将深入讲解监督学习、无监督学习以及半监督学习在异常检测中的应用。例如，对于监督学习，我们会讨论如何构建标记数据集，以及支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度神经网络（DNN）等分类器在区分正常与异常行为时的性能优化。对于无监督学习，我们将详细介绍聚类算法（如K-Means、DBSCAN）如何识别出远离正常簇的数据点，以及降维技术（如PCA、t-SNE）如何帮助可视化和识别异常。特别地，我们会详细探讨基于密度的方法（如LOF）以及基于隔离的异常检测算法（如Isolation Forest），分析它们的原理、优缺点以及在不同数据集上的适用性。 深度学习模型： 随着深度学习的飞速发展，其在捕捉复杂和高维数据中的模式方面展现出巨大的潜力。本书将深入探讨循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及门控循环单元（GRU）在序列化行为数据分析中的应用，如何学习时间依赖性以识别异常序列。自编码器（Autoencoder）及其变种（如变分自编码器VAE）将在无监督异常检测中扮演重要角色，通过学习数据的压缩表示，识别重建误差大的异常数据。我们还会讨论图神经网络（GNNs）在分析网络结构和实体交互中的行为异常检测潜力。 概率模型与统计方法： 尽管深度学习备受瞩目，但经典的概率模型和统计方法仍然是理解和建模正常行为的重要工具。我们将回顾马尔可夫模型（HMM）在用户会话和系统交互的序列建模中的应用。隐马尔可夫模型（HMM）及其变种在识别非线性、非平稳序列中的异常模式方面具有优势。高斯混合模型（GMM）可用于对多模态的正常行为分布进行建模。此外，我们还将探讨异常值检测中的统计检验方法，以及如何结合统计学原理构建鲁棒的异常评分机制。 异常检测范式： 本书将系统梳理不同的异常检测范式，包括点异常（outlier detection）、上下文异常（contextual outlier detection）和集体异常（collective outlier detection）。我们将分析每种范式在实际安全场景中的意义，以及适合采用的技术方法。例如，点异常可能是一个独立的恶意登录尝试，而集体异常可能是一系列看似独立的低风险操作组合起来形成的攻击。 数据预处理与特征工程： 成功的异常检测离不开高质量的数据和精心设计的特征。本书将详细介绍针对不同类型数据（如网络数据包、系统日志、用户行为日志）的清洗、转换和规约技术。我们将重点探讨如何从原始数据中提取有意义的特征，例如，网络流量的统计特征（包大小、端口、协议）、用户行为的会话特征（登录频率、操作序列、访问资源）、系统调用的模式特征等。特征工程的巧妙之处在于能够捕捉到行为的细微差别，从而提升异常检测模型的性能。 在应用层面，本书将围绕实际安全问题展开案例分析，例如： 内部威胁检测： 如何识别员工滥用权限、数据窃取等内部威胁。 网络入侵检测： 如何实时检测网络扫描、拒绝服务攻击、命令与控制（C2）通信等。 账户接管检测： 如何通过用户行为模式识别被盗账户的异常使用。 恶意软件行为分析： 如何通过系统调用、进程行为等识别未知恶意软件。 物联网（IoT）安全： 如何监测大量IoT设备的异常通信模式和行为，防范僵尸网络和数据泄露。 本书的独特之处在于，它不仅提供了理论知识，更强调了实践操作和落地能力。我们将引导读者理解不同算法的数学原理，同时也会深入探讨如何在实际环境中实现和部署这些检测系统。书中会包含对算法的理论证明、性能评估指标（如精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值）的详细阐述，以及如何处理模型的可解释性问题，使得安全分析师能够理解检测到的异常并做出准确的判断。 此外，本书还将关注一些进阶主题，如： 实时与流式异常检测： 面对海量、高增长率的数据流，如何设计高效的算法以实现近乎实时的异常检测。 对抗性攻击与鲁棒性： 探讨攻击者可能如何规避检测系统，以及如何构建更具鲁棒性的异常检测模型。 集成学习与多源数据融合： 如何结合多个检测模型的优势，或融合来自不同来源的数据，以提高整体检测准确率。 行为基线的构建与动态更新： 如何有效地构建和维护系统或用户的行为基线，并使其能够适应环境的变化。 《智能系统中的行为分析与异常检测》的目标读者包括但不限于信息安全研究人员、数据科学家、系统管理员、网络安全工程师以及对利用智能技术解决安全挑战感兴趣的技术专业人士。本书将帮助读者建立坚实的理论基础，掌握实用的技术工具，并能够自信地在复杂的数字环境中构建和部署有效的行为分析与异常检测解决方案，从而显著提升系统的安全防护能力。本书相信，通过深入理解和应用智能技术，我们能够更主动、更有效地识别和应对不断演变的威胁，构建更加安全可靠的智能系统。

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