商品描述
本書從網絡安全的攻擊手段與檢測需求出發， 結合 的人工智能技術方法，通過對 學術論 文、業務成果的梳理，歸納包括序列神經網絡、圖 神經網絡、知識圖譜、大語言模型等人工智能技術 在網絡安全監測與網絡安全運營等方向上的實際應 用，總結人工智能賦能網絡安全的基礎與關鍵目標 ，並對未來人工智能技術在網絡安全領域的應用加 以展望。
目錄大綱
前言
章 網絡安全概述
節 網絡安全形勢及面臨的挑戰
第二節 AI賦能網絡安全
第二章 序列模型賦能行為異常檢測
節 行為序列建模
第二節 基於隱馬爾可夫模型的異常檢測
第三節 基於卷積神經網絡模型的異常檢測
第四節 基於循環神經網絡模型的異常檢測
第五節 基於Transformer模型的異常檢測
第三章 圖神經網絡賦能行為異常檢測
節 圖神經網絡概述
第二節 基於屬性圖的異常檢測
第三節 基於圖結構的惡意代碼檢測
第四節 基於圖的APT攻擊檢測
第四章 大語言模型賦能網絡安全
節 大語言模型概述
第二節 安全大模型訓練
第三節 安全大模型能力擴展及增強
第四節 安全大模型落地實踐
第五章 AI賦能網絡安全技術探索
節 AI可解釋性
第二節 AI模型優化策略
第三節 AI本體安全
附錄A 名詞及概念
參考文獻
