Mining Massive Data Sets for Security pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Fogelman-Soulie, Francoise (EDT)/ Perrotta, D. (EDT)/ Piskorski, J. (EDT)/ Steinberger, R. (EDT)

出品人:

页数:388

译者:

出版时间:

价格:1289.00 元

装帧:

isbn号码:9781586038984

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 安全
• 大数据
• 机器学习
• 异常检测
• 网络安全
• 入侵检测
• 数据分析
• 模式识别
• 信息安全

深度学习在复杂系统建模与优化中的前沿应用 本书聚焦于当前人工智能领域中最具挑战性与应用前景的方向之一：深度学习在处理高维、非线性、大规模复杂系统数据时的理论构建、算法设计与实际落地。它并非一本介绍数据挖掘基础概念的入门读物，而是面向对先进机器学习技术有深入理解、并希望将其应用于解决现实世界中复杂工程、科学或社会系统问题的研究人员、高级工程师与博士研究生。 本书的篇幅将超过一千五百字，旨在为读者构建一个全面、深入且具有前瞻性的知识体系。 --- 第一部分：复杂系统的数据表征与深度学习基础的再审视 本部分旨在为读者打下坚实的基础，但重点在于如何将传统深度学习框架适配于复杂系统的特有挑战，而非重复基础的神经网络结构介绍。 第一章：从数据到结构：复杂系统数据的张量化表示 复杂系统（如电网拓扑、社交网络动态、生物分子交互）的本质在于其结构性与动态性。本章首先探讨如何将传统表格型或序列型数据提升至更高阶的张量表示。我们将深入分析时空张量（Spatio-Temporal Tensors）的构建方法，特别是如何利用张量分解技术（如Tucker分解、CP分解）来识别复杂系统中的低秩结构，并在此基础上设计具有结构感知的深度学习输入层。内容涵盖多模态数据融合在张量空间中的实现，以及如何通过张量网络（Tensor Networks）来有效管理高维特征空间中的参数爆炸问题。 第二章：超越标准反向传播：在非欧几里得空间中的梯度优化 在处理图结构数据（如网络流量分析、分子结构预测）时，标准欧几里得空间中的卷积和全连接层往往失效。本章深入探讨了图神经网络（GNNs）的理论基石，包括谱域方法与空间域方法的对比。重点解析了Graph Convolutional Networks (GCNs)、Graph Attention Networks (GATs) 在处理非均匀采样和动态图结构时的局限性。我们详细推导了针对流形结构和非欧几里得度量空间设计的优化器，例如基于测地线距离的权重更新机制，以及如何利用黎曼几何的知识来改进模型在复杂流形数据上的收敛性和泛化能力。 --- 第二部分：时空依赖性与因果推断的深度建模 复杂系统最大的难点在于其内在的时间延迟、反馈循环以及高度耦合的因果关系。本部分专门针对这些挑战设计了定制化的深度学习架构。 第三章：多尺度时间序列的深度预测与异常检测 针对金融市场波动、气候模型演变等具有显著多尺度特征的系统，本书提出了多尺度卷积网络（MS-CNN）与注意力机制的结合。我们不满足于传统的LSTM或GRU，而是引入了基于小波变换的特征提取层，用以捕捉不同时间尺度上的关键信息。更进一步，本章详细阐述了基于自编码器（AE）和变分自编码器（VAE）的深度无监督异常检测框架，重点在于如何定义“正常”动态的概率分布，并量化系统在给定扰动下的偏离程度。 第四章：深度因果学习在系统干预中的应用 在复杂系统中，相关性不等于因果性。本章是本书的核心创新点之一，它将结构因果模型（SCMs）与深度生成模型相结合。我们探讨了如何使用深度结构方程模型（Deep SEMs）来学习潜在的、不可观测的系统变量之间的因果路径。内容包括：如何利用介入（Do-calculus）的概念来指导神经网络的训练过程，从而确保模型不仅能预测，还能模拟“如果干预某一点，系统会发生什么”的场景。这部分包含对抗性学习在分离混杂因素（Confounders）中的实践。 --- 第三部分：可解释性、鲁棒性与资源受限环境下的部署 先进模型的价值必须通过可信赖和可操作性来体现。本部分关注如何将理论模型转化为工程实际中的可靠工具。 第五章：复杂系统决策中的深度模型可解释性（XAI） 对于关键基础设施或医疗诊断系统，黑箱模型的决策是不可接受的。本章超越了LIME和SHAP的基础应用，专注于结构依赖性解释。我们提出了基于梯度流分析的方法，用于追踪输入特征（例如，网络传感器数据或基因表达谱）如何通过多层非线性变换，最终影响到系统的宏观输出或决策边界。此外，我们还探讨了如何为GNN生成“解释子图”，清晰地标示出影响预测结果的关键节点和连接。 第六章：对抗性鲁棒性与系统弹性设计 复杂系统在面对恶意攻击（如数据投毒、对抗性样本注入）或自然扰动时必须保持弹性。本章深入研究了深度学习模型在应对结构扰动时的脆弱性。我们设计了专门针对张量和图结构数据的对抗性攻击生成算法，并提出了防御机制，包括鲁棒性训练和特征空间净化技术。重点在于如何通过正则化项的引入，使模型对局部拓扑结构的变化不敏感，从而增强系统在动态环境下的预测可靠性。 第七章：模型压缩与边缘计算部署策略 许多复杂系统的监测与控制必须在传感器端或本地服务器进行实时处理。本章着眼于将前述的超大规模深度模型高效部署到资源受限的环境中。内容涵盖：知识蒸馏（Knowledge Distillation）在保持复杂因果知识迁移时的优化方法，结构化剪枝在保持图结构完整性前提下的应用，以及低比特量化对系统决策精度的影响评估。我们提供了针对特定硬件架构（如FPGA或专用AI芯片）的优化编译流程概述。 --- 总结： 本书为读者提供了一套完整的工具箱，用以驾驭深度学习在处理具有内在结构、时空动态性和强因果耦合的复杂系统数据时的全部挑战。它要求读者具备扎实的线性代数、概率论基础以及对某一特定复杂系统领域（如网络科学、生物信息学或控制论）的深刻理解。本书的目的不是提供现成的解决方案，而是激发读者基于先进的深度学习范式，去构建、验证和部署下一代智能系统模型。

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我是一名刚刚接触数据安全领域的研究生，对于海量数据的挖掘和分析在网络安全中的作用感到非常迷茫。这本书的出现，简直像一道曙光照亮了我前行的道路。我一直困惑于如何将理论知识转化为实际应用，尤其是在面对庞大而复杂的数据集时，如何有效地提取信息并为安全决策提供支持。我设想书中会循序渐进地讲解数据挖掘的核心概念和技术，从基础的数据预处理，到各种高级的挖掘算法，再到如何将这些技术应用于实际的安全问题，例如入侵检测、恶意软件分析、身份认证以及威胁情报的构建等。我希望书中能够提供丰富的图示和流程图，帮助我理解复杂的算法原理，并且最好能包含一些伪代码或者示例代码，让我能够动手实践。对于我而言，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一个能够引导我理解数据驱动的安全思维的启蒙读物，它将帮助我建立起坚实的数据安全理论基础，并为我未来的研究和职业发展打下坚实的基础。

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读到《Mining Massive Data Sets for Security》这个书名，我立刻联想到了当前网络安全领域所面临的巨大挑战。海量的数据，包括日志文件、网络流量、用户行为、终端设备信息等等，如同一片汪洋大海，而安全威胁则如同隐藏在其中的暗流。如何才能有效地“淘金”，从这片数据海洋中挖掘出有价值的安全信息，过滤掉噪音，发现潜在的威胁，这正是这本书所要解决的核心问题。我期待书中能够提供一套系统性的方法论，指导读者如何从海量数据中提取出具有威胁情报价值的信息。例如，如何构建高效的数据采集和存储方案，如何设计和实现各种数据挖掘模型来识别异常行为和潜在攻击，以及如何将挖掘出的结果转化为可执行的安全策略。我特别关注书中对于实时数据分析和应对突发安全事件的论述，毕竟在瞬息万变的数字世界中，快速响应是至关重要的。这本书无疑是为安全从业者和研究人员量身定制的宝贵资源，它将帮助我们在信息爆炸的时代，用更智能、更高效的方式守护网络安全。

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我对这本书的期待，更多的是源于对未来网络安全发展趋势的洞察。在如今这个万物互联的时代，海量数据的涌现是不可逆转的，而如何驾驭这些数据，使其成为我们抵御安全威胁的利器，是摆在我们面前的巨大课题。这本书的名字《Mining Massive Data Sets for Security》精准地捕捉到了这一时代脉搏。我设想书中会深入探讨如何利用现代化的数据挖掘技术，例如深度学习、图神经网络等，来解决现实世界中复杂的安全问题。例如，如何通过对海量用户行为数据的分析，来构建更智能的身份认证系统，从而有效抵御身份盗窃和欺诈；如何利用网络流量和日志数据，来实时监测和预测网络攻击，并能进行精准的溯源和定位。我希望书中能够不仅仅停留在理论层面，而是能够提供一些具体的实战案例和解决方案，展示如何将这些技术落地，为企业和个人提供更安全可靠的网络环境。这本书就像一幅描绘未来数据安全蓝图的画卷，让我看到了利用数据驱动的智能化安全防护的美好前景，激发了我探索更深层次技术细节的强烈愿望。

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这本书的封面设计就充满了科技感和力量感，深邃的蓝色背景下，数据流动的线条勾勒出抽象的图腾，仿佛预示着一场数据海洋的探索之旅。作为一名对网络安全领域充满好奇的读者，我一直对海量数据的处理和分析如何服务于安全防护充满疑问。这本书的名字《Mining Massive Data Sets for Security》直击了我内心的痛点，它承诺将晦涩的数据挖掘技术与现实严峻的安全挑战紧密结合。我设想书中会详细阐述如何从看似杂乱无章的海量数据中提取有价值的安全信号，例如识别异常的网络流量模式，预测潜在的攻击行为，甚至是追踪溯源攻击者的数字足迹。我尤其期待书中能够深入探讨各种数据挖掘算法，比如分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，并给出它们在实际安全场景下的应用案例。想象一下，通过机器学习模型对历史安全事件进行分析，从而建立起一套智能化的预警系统，能够提前发现并阻止网络攻击，这该是多么令人兴奋的场景。这本书仿佛是我手中一把解锁数据潜能的钥匙，指引我如何在这个信息爆炸的时代，用数据构筑更坚固的安全防线。

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作为一名在信息安全领域摸爬滚打多年的老兵，我深知数据在安全攻防中的核心作用。过去，我们更多依赖于经验和规则，但随着攻击手段的日益复杂化和数据量的爆炸式增长，这种方式已经显得力不从心。因此，拥抱数据挖掘技术，让数据说话，成为必然趋势。这本书《Mining Massive Data Sets for Security》恰恰应运而生，它仿佛为我们这些饱经风霜的守护者打开了一扇通往全新战场的大门。我迫切希望书中能够详细介绍如何将大数据技术与安全分析相结合，例如如何利用机器学习算法来构建更精准的入侵检测系统，如何通过异常行为分析来发现零日攻击，以及如何利用关联分析来追踪攻击者的活动轨迹。我尤其期待书中能够探讨一些在实际应用中可能遇到的挑战，比如数据噪声的处理、模型的可解释性、以及如何将这些高级技术集成到现有的安全体系中。这本书对我而言，不仅是知识的更新，更是思维模式的升级，它将帮助我们更有效地利用数据这一强大武器，筑牢网络安全的铜墙铁壁。

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