《深度学习与网络威胁智能检测》（订购）

江魁　编著

西安电子科技大学出版社

2024年10月出版

创作背景

　　近年来，随着人工智能技术在图像分类、语音识别和自然语言处理等多个领域的广泛应用，网络安全领域的研究也引入了以机器学习为代表的人工智能技术。机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类的学习行为，不断改善已有的知识结构，从而获取新的知识或技能。其中，深度学习是机器学习中的一个新领域，是由机器学习发展而来的一种更加复杂和高级的学习方法，能够提取复杂数据的深层特征和实现非线性表示。深度学习已成为近年来人工智能领域的研究热点。

　　人工智能技术在网络安全领域的应用本身也面临风险和威胁，如对抗样本、神经网络后门等，这些问题威胁着人工智能的应用安全。未来应进一步研究基于人工智能本身的网络安全攻防对抗，通过对人工智能发展带来的新型风险进行及时的检测和防护，从而确保人工智能应用的安全性和可信度。

作者介绍

　　江魁，深圳大学信息中心副主任。深圳大学新一代信息技术专业硕士生导师，广东省网络空间安全标准化技术委员会委员、广东省网络安全等级保护专家组成员、中国计算机协会数据中心分会专家委员。研究方向为网络威胁检测、网络攻防、网络管理等，主持省部级项目6项，发表论文30余篇，出版网络安全译著3本，授权专利3项、软件著作权10项。近年来带领在国内高校具有一定影响力的深圳大学Aurora网络安全战队，连续三年获得全国大学生信息安全竞赛－创新实践能力赛一等奖，全国高校网安联赛二等奖等，获取国内外网络安全攻防大赛奖项30多个，带领团队挖掘了多个国家信息安全漏洞共享平台收录的原创高危漏洞，通过产学研合作方式与多家知名安全公司开展了科研合作，研究成果获广东省网络安全行业科学技术二等奖等。

内容简介

　　本书以入侵检测、Webshell检测、DGA域名检测、恶意加密流量检测、ICMPv6 DDoS攻击检测和SHDoS攻击检测六个关键场景为切入点，深入探讨了基于深度学习的网络威胁智能检测的研究成果，为人工智能赋能网络安全及解决网络安全问题提供了全新的思路。

本书特色

　　优势一

　　本书的研究成果得了到赛尔网络下一代互联网技术创新项目（项目编号：NGII20190401）

　　优势二

　　教育部科技发展中心中国高校产学研创新基金（项目编号：2020ITA07009、2021ITA01009、2021FNB01001)。

　　优势三

　　中国计算机学会CCF-绿盟科技“鲲鹏”科研基金（项目编号：CCF-NSFOCUS 2021006） 等项目的支持。

　　优势四

　　它是将深度学习技术用于网络威胁检测领域的最新研究成果。

读者对象

　　本书可以为计算机科学与技术、电子信息等相关专业高年级本科生和研究生学习人工智能的辅助教材，也可供网络安全领域的教学和科研人员，以及从事网络安全系统建设和运维的工程技术人员参考。

来源：西安电子科技大学出版社