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Web安全之强化学习与GAN (智能系统与技术丛书) - 刘焱
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7.1 OpenAI

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2023-09-05 01:36:22
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  • 前言
  • 第1章 AI安全之攻与防
    • 1.1 AI设备的安全
    • 1.2 AI模型的安全
    • 1.3 使用AI进行安全建设
    • 1.4 使用AI进行攻击
    • 1.5 本章小结
  • 第2章 打造机器学习工具箱
    • 2.1 TensorFlow
    • 2.2 Keras
    • 2.3 Anaconda
    • 2.4 OpenAI Gym
    • 2.5 Keras-rl
    • 2.6 XGBoost
    • 2.7 GPU服务器
    • 2.8 本章小结
  • 第3章 性能衡量与集成学习
    • 3.1 常见性能衡量指标
    • 3.2 集成学习
    • 3.3 本章小结
  • 第4章 Keras基础知识
    • 4.1 Keras简介
    • 4.2 Keras常用模型
    • 4.3 Keras的网络层
    • 4.4 本章小结
  • 第5章 单智力体强化学习
    • 5.1 马尔可夫决策过程
    • 5.2 Q函数
    • 5.3 贪婪算法与∈-贪婪算法
    • 5.4 Sarsa算法
    • 5.5 Q Learning算法
    • 5.6 Deep Q Network算法
    • 5.7 本章小结
  • 第6章 Keras-rl简介
    • 6.1 Keras-rl智能体介绍
    • 6.2 Keras-rl智能体通用API
    • 6.3 Keras-rl常用对象
    • 6.4 本章小结
  • 第7章 OpenAI Gym简介
    • 7.1 OpenAI
    • 7.2 OpenAI Gym
    • 7.3 Hello World！OpenAI Gym
    • 7.4 编写OpenAI Gym环境
    • 7.5 本章小结
  • 第8章 恶意程序检测
    • 8.1 PE文件格式概述
    • 8.2 PE文件的节
    • 8.3 PE文件特征提取
    • 8.4 PE文件节的特征提取
    • 8.5 检测模型
    • 8.6 本章小结
  • 第9章 恶意程序免杀技术
    • 9.1 LIEF库简介
    • 9.2 文件末尾追加随机内容
    • 9.3 追加导入表
    • 9.4 改变节名称
    • 9.5 增加节
    • 9.6 节内追加内容
    • 9.7 UPX加壳
    • 9.8 删除签名
    • 9.9 删除debug信息
    • 9.10 置空可选头的交验和
    • 9.11 本章小结
  • 第10章 智能提升恶意程序检测能力
    • 10.1 Gym-Malware简介
    • 10.2 Gym-Malware架构
    • 10.3 恶意程序样本
    • 10.4 本章小结
  • 第11章 智能提升WAF的防护能力
    • 11.1 常见XSS攻击方式
    • 11.2 常见XSS防御方式
    • 11.3 常见XSS绕过方式
    • 11.4 Gym-WAF架构
    • 11.5 效果验证
    • 11.6 本章小结
  • 第12章 智能提升垃圾邮件检测能力
    • 12.1 垃圾邮件检测技术
    • 12.2 垃圾邮件检测绕过技术
    • 12.3 Gym-Spam架构
    • 12.4 效果验证
    • 12.5 本章小结
  • 第13章 生成对抗网络
    • 13.1 GAN基本原理
    • 13.2 GAN系统架构
    • 13.3 GAN
    • 13.4 DCGAN
    • 13.5 ACGAN
    • 13.6 WGAN
    • 13.7 本章小结
  • 第14章 攻击机器学习模型
    • 14.1 攻击图像分类模型
    • 14.2 攻击其他模型
    • 14.3 本章小结
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