網(wǎng)絡(luò)安全和網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)中的數(shù)據(jù)科學(xué)

定　價(jià)：￥88.00

作　者：	[澳大利亞] 勒塞利?弗??？?等著，趙金晶譯
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121408717	出版時(shí)間：	2021-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	140	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書基于理論與實(shí)踐相結(jié)合的方法，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全防范措施、檢測(cè)未知威脅的復(fù)雜行為自動(dòng)匹配、日益增長(zhǎng)的簽名數(shù)據(jù)庫的高效處理等網(wǎng)絡(luò)安全方面的諸多難題進(jìn)行了深入剖析。重點(diǎn)介紹了如何利用數(shù)據(jù)科學(xué)的相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)情報(bào)中的形式化知識(shí)表示；如何基于社會(huì)工程的網(wǎng)絡(luò)攻擊事件進(jìn)行預(yù)測(cè)；如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)識(shí)別惡意URL；常見人工智能算法在入侵檢測(cè)系統(tǒng)中如何實(shí)現(xiàn)，以及可穿戴設(shè)備mHealth標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議的安全防護(hù)。

作者簡(jiǎn)介

　　Leslie F. Sikos（勒塞利？？弗？？希科），專門研究基于人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的網(wǎng)絡(luò)取證與網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用。他曾在學(xué)術(shù)界和業(yè)界工作，具有有數(shù)據(jù)中心和云基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)威脅管理和防火墻配置方面的實(shí)踐技能。他與澳大利亞國防科技集團(tuán)、澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織的Data61、CyberCRC合作，定期參與重大網(wǎng)絡(luò)安全項(xiàng)目。他是《計(jì)算機(jī)與安全》和《犯罪科學(xué)》等期刊的評(píng)論員，并主持過與網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域人工智能相關(guān)的國際會(huì)議，是ACM、IEEE大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全與隱私研究組、IEEE計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)安全和隱私技術(shù)委員會(huì)等行業(yè)領(lǐng)先組織的成員。趙金晶，女，1981年生，國防科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院博士，主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和信息安全。先后承擔(dān)過國家自然科學(xué)基金、國家973重大項(xiàng)目、863計(jì)劃等各類科研項(xiàng)目20余項(xiàng)，應(yīng)急項(xiàng)目十余項(xiàng)，其中擔(dān)任課題負(fù)責(zé)人8項(xiàng)，曾獲國家自然科學(xué)基金青年基金資助。獲得軍隊(duì)科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)五項(xiàng)，三等獎(jiǎng)一項(xiàng)，獲得發(fā)明專利授權(quán)14項(xiàng)，軟件著作權(quán)8項(xiàng)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文60余篇，其中SCI檢索6篇，EI檢索30余篇。

圖書目錄

第1章用于自動(dòng)推理的網(wǎng)絡(luò)威脅的形式化表示\t1
1．1 網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)的知識(shí)組織與建模\t2
1．2 威脅的分類\t2
1．2．1 基于網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)的威脅分類方法\t2
1．2．2 基于威脅影響的威脅分類方法\t3
1．2．3 混合方法\t3
1．3 表示和交換網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)\t5
1．3．1 網(wǎng)絡(luò)威脅分類法\t6
1．3．2 網(wǎng)絡(luò)威脅本體\t8
1．3．3 網(wǎng)絡(luò)威脅情報(bào)中遍歷通信網(wǎng)絡(luò)的信息的形式化表示\t8
1．4 對(duì)形式化威脅知識(shí)進(jìn)行自動(dòng)推理\t10
1．5 本章小結(jié)\t11
參考文獻(xiàn)\t11
第2章一種用于預(yù)測(cè)以企業(yè)為目標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)攻擊的邏輯編程方法\t15
2．1 引言\t16
2．2 相關(guān)研究\t18
2．3 技術(shù)準(zhǔn)備工作\t19
2．3．1 語法\t19
2．3．2 語義\t20
2．4 所需的技術(shù)特性\t22
2．5 基于邏輯編程的新型網(wǎng)絡(luò)威脅預(yù)測(cè)系統(tǒng)\t22
2．5．1 學(xué)習(xí)器\t23
2．5．2 預(yù)測(cè)器\t23
2．6 數(shù)據(jù)描述\t24
2．6．1 有效數(shù)據(jù)\t24
2．6．2 黑客社區(qū)討論\t24
2．7 提取網(wǎng)絡(luò)威脅指標(biāo)\t25
2．7．1 CVE到CPE的映射\t25
2．7．2 提取實(shí)體標(biāo)簽\t26
2．8 預(yù)測(cè)以企業(yè)為目標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)攻擊\t27
2．8．1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置\t27
2．8．2 評(píng)估指標(biāo)\t27
2．8．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果\t28
2．9 本章小結(jié)\t30
參考文獻(xiàn)\t30
第3章利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)現(xiàn)惡意網(wǎng)址\t34
3．1 引言\t34
3．2 相關(guān)研究\t36
3．2．1 惡意URL檢測(cè)\t36
3．2．2 DGA域名檢測(cè)\t38
3．3 相關(guān)工具和數(shù)據(jù)源\t39
3．3．1 web客戶端蜜罐\t39
3．3．2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲\t39
3．3．3 URL數(shù)據(jù)集\t40
3．3．4 無源DNS數(shù)據(jù)庫\t40
3．3．5 搜索引擎\t41
3．4 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)\t41
3．4．1 貝葉斯集\t42
3．4．2 其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法\t43
3．5 AutoBLG框架\t44
3．5．1 高層設(shè)計(jì)概述\t44
3．5．2 URL擴(kuò)展\t45
3．5．3 URL過濾\t47
3．5．4 URL驗(yàn)證\t48
3．6 評(píng)估\t48
3．6．1 初步實(shí)驗(yàn)\t48
3．6．2 AutoBLG框架的性能評(píng)估\t50
3．6．3 AutoBLG與先前研究的比較\t52
3．7 AutoBLG的局限性及今后的研究方向\t53
3．7．1 AutoBLG在URL擴(kuò)展方面的局限性及今后的研究方向\t53
3．7．2 查詢模式的局限性及今后的研究方向\t54
3．7．3 AutoBLG在URL驗(yàn)證方面的局限性及今后的研究方向\t54
3．7．4 AutoBLG在在線運(yùn)行方面的局限性及今后的研究方向\t54
3．8 本章小結(jié)\t55
3．9 附錄\t55
參考文獻(xiàn)\t58
第4章用于網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)分析的機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理\t61
4．1 引言\t62
4．2 相關(guān)研究\t63
4．3 機(jī)器學(xué)習(xí)方法\t65
4．4 數(shù)據(jù)集、架構(gòu)和相關(guān)實(shí)驗(yàn)\t68
4．4．1 檢測(cè)對(duì)IoT架構(gòu)的攻擊\t68
4．4．2 檢測(cè)主機(jī)掃描和DDoS攻擊\t75
4．5 本章小結(jié)\t80
參考文獻(xiàn)\t81
第5章移動(dòng)醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)中醫(yī)療IOT安全實(shí)現(xiàn)的全面分析\t85
5．1 引言\t86
5．1．1 WSN\t86
5．1．2 WBAN\t87
5．1．3 PT\t88
5．1．4 MC\t88
5．1．5 CT\t88
5．2 威脅與攻擊\t88
5．2．1 物理層可能發(fā)生的攻擊類型\t90
5．2．2 數(shù)據(jù)鏈路層可能發(fā)生的攻擊類型\t90
5．2．3 網(wǎng)絡(luò)層可能發(fā)生的攻擊類型\t91
5．2．4 傳輸層可能發(fā)生的攻擊類型\t91
5．2．5 會(huì)話層、表示層和應(yīng)用層可能發(fā)生的攻擊類型\t92
5．3 mHealth設(shè)備的安全要求\t92
5．3．1 機(jī)密性\t92
5．3．2 完整性\t92
5．3．3 可用性\t93
5．3．4 隱私政策\(yùn)t93
5．3．5 數(shù)據(jù)推理\t94
5．4 mHealth安全機(jī)制的優(yōu)化\t96
5．4．1 身份驗(yàn)證\t96
5．4．2 授權(quán)\t97
5．4．3 IEEE 802．15．6 WBAN安全協(xié)議\t97
5．4．4 鑰匙管理協(xié)議\t98
5．4．5 路由發(fā)現(xiàn)協(xié)議\t100
5．4．6 美國國家安全局Suite B和Suite E加密算法\t100
5．4．7 應(yīng)用程序?qū)Ｓ玫陌踩珯C(jī)制\t101
5．5 WBAN通信協(xié)議\t101
5．5．1 ANT/ANT+\t102
5．5．2 ZigBee\t102
5．5．3 藍(lán)牙/BT?LE\t103
5．5．4 IEEE 11073 PHD協(xié)議\t105
5．6 未來的研究領(lǐng)域\t105
5．6．1 傳感器設(shè)備的安全和質(zhì)量\t106
5．6．2 隱私保護(hù)\t106
5．6．3 PHD的安全措施\t106
5．6．4 安全協(xié)議與應(yīng)用協(xié)議的兼容性和標(biāo)準(zhǔn)化\t107
5．6．5 唯一標(biāo)識(shí)符――一種身份驗(yàn)證機(jī)制\t107
5．6．6 以用戶為中心\t107
5．6．7 具有服務(wù)質(zhì)量的智能傳感器\t108
5．7 本章小結(jié)\t108
參考文獻(xiàn)\t109
第6章在網(wǎng)絡(luò)安全中使用數(shù)據(jù)科學(xué)的七大難題\t111
6．1 引言\t112
6．2 數(shù)據(jù)源\t113
6．2．1 合成數(shù)據(jù)\t114
6．2．2 真實(shí)數(shù)據(jù)\t115
6．3 特征工程\t116
6．4 評(píng)估指標(biāo)\t117
6．5 算法選擇\t119
6．6 算法收斂\t120
6．7 算法投毒\t121
6．8 本章小結(jié)\t122
參考文獻(xiàn)\t123