Машинное обучение и безопасность : защита систем с помощью данных и алгоритмов

Содержание книги "Машинное обучение и безопасность : защита систем с помощью данных и алгоритмов"

Отзывы
Предисловие
Благодарности
Глава 1. Машинное обучение и безопасность
Общий обзор потенциальных киберугроз
Экономическая подоплека кибератак
Что такое машинное обучение
Практические варианты использования машинного обучения для обеспечения безопасности
Борьба со спамом: итеративный подход
Ограничения машинного обучения в сфере безопасности
Глава 2. Классификация и кластеризация
Машинное обучение: задачи и методики
Машинное обучение на практике: работающий пример
Тренировка алгоритмов машинного обучения
Алгоритмы классификации с учителем
Практические аспекты классификации
Кластеризация
Резюме
Глава 3. Выявление аномалий
Когда следует использовать методы выявления аномалий вместо обучения с учителем
Выявление вторжений с эвристиками
Конструирование признаков для выявления аномалий
Выявление аномалий с помощью данных и алгоритмов
Трудности применения машинного обучения для выявления аномалий
Ответная реакция и ослабление воздействия
Практические аспекты проектирования систем
Резюме
Глава 4. Анализ вредоносного программного обеспечения
Что такое вредоносное программное обеспечение
Генерация признаков
От признаков к классификации
Резюме
Глава 5. Анализ сетевого трафика
Теория защиты сетей
Машинное обучение и обеспечение безопасности сети
Создание модели прогнозирования для классификации сетевых атак
Резюме
Глава 6. Защита потребительской веб-среды
Монетизация в потребительской вебсреде
Типы мошенничества и данные, которые могут защитить
Обучение с учителем для решения задач по выявлению нарушений
Кластеризация нарушений
Резюме
Глава 7. Производственные системы
Определение зрелости и масштабируемости систем машинного обучения
Качество данных
Качество модели
Эффективность
Удобство сопровождения
Мониторинг и система оповещения
Безопасность и надежность
Обратная связь и удобство использования
Резюме
Глава 8. Состязательное машинное обучение
Терминология
Важность состязательного машинного обучения
Опасные уязвимости в алгоритмах машинного обучения
Методика атак: заражение модели
Методика атаки: искажающая атака
Резюме
Приложение А. Дополнительный материал к главе 2
Подробнее о метриках
Размер моделей логистической регрессии
Реализация функции стоимости для метода логистической регрессии
Минимизация функции стоимости
Приложение Б. Разведка на основе открытых источников
Материалы разведки для обеспечения безопасности
Геолокация
Предметный указатель