本书首先介绍使用Python及其库的网络安全ML的基础知识。 您将探索各种ML域（例如时间序列分析和集成建模）以使您的基础正确。您将实施各种示例，例如构建系统以识别恶意URL，以及建立ptogram以检测欺诈性电子邮件和垃圾邮件。 稍后，您将学习如何有效利用K-means算法开发解决方案，以检测并提醒您网络中的任何恶意活动，还要学习如何实施生物识别和指纹来验证用户是合法还是否。
后，您将了解我们如何使用TensorFlow更改游戏，并了解深度学习如何有效地创建模型和培训系统。

编辑推荐

如今，网络威胁是组织机构面临的严重的威胁之一。在本书中，我们使用有效的工具来解决网络安全领域中的重大问题。
本书首先介绍使用Python及其扩展库实现网络安全领域的机器学习的基础知识，并探索各种机器学习领域（例如时间序列分析和集成建模）。然后通过各种实际案例进行实践，如构建恶意URL识别系统、开发检测欺诈性电子邮件和垃圾邮件的程序。接下来将学习如何有效利用k-means算法构建检测网络恶意行为的解决方案，如何根据生物特征和指纹验证用户是否合法。后，你将了解如何使用TensorFlow，并体会深度学习在构建模型和训练系统时是多么高效。
你将学习：
·如何使用机器学习算法和复杂数据集实现网络安全应用。
·如何实现机器学习算法（如聚类、k-means、朴素贝叶斯）来解决实际问题。
·如何使用NumPy、scikit-learn和CUDA等Python库加快系统构建。
·如何对抗恶意软件、检测垃圾邮件以及对抗金融诈骗来缓解网络攻击。
·如何在网络安全领域使用TensorFlow及如何实现真实案例。
·如何利用机器学习和Python解决复杂网络攻击问题。