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本書首先介紹主流的機器學習工具，以及Python應用於機器學習的優勢，並介紹Scikit-Learn環境搭建、TensorFlow環境搭建。接着介紹機器學習的基本概念和Web安全基礎知識。然后深入講解幾個機器學習算法在Web安全領域的實際應用，如K近鄰、決策樹、朴素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機、K-Means算法、FP-growth、隱式馬爾可夫、有向圖、神經網絡等，還介紹了深度學習算法之CNN、RNN。本書針對每一個算法都給出了具體案例，如使用K近鄰算法識別XSS攻擊、使用決策樹算法識別SQL注入攻擊、使用邏輯回歸算法識別惡意廣告點擊、使用K-Means算法檢測DGA域名等。本書作者在安全領域有多年開發經驗，全書理論結合實際，案例豐富，講解清晰，適合於有信息安全基礎知識的網絡開發與運維技術人員參考。
