Web安全之强化学习与GAN

本书是作者AI安全领域三部曲的第三部，重介绍强化学习和生成对抗网络的基础知识和实际应用，特别是在安全领域中攻防建设的实际应用。全书共14章，从AI安全攻防的基础知识，到智能工具的造，全面介绍如何使用AI做安全建设的方法。内容包括如何衡量机器学习算法的性能以及集成学习的基本知识，强化学习中单智能体的强化学习，Keras下强化学习算法的一种实现：Keras-rl，强化学习领域经常使用的OpenAIGym环境；基于机器学习的恶意程序识别技术以及常见的恶意程序免杀方法，如何使用强化学习生成免杀程序，并一步提升杀毒软件的检测能力，提升WAF的防护能力，提升反垃圾邮件的检测能力；生成对抗网络的基础知识，以及针对机器学习、强化学习的几种攻方式。
【作者】
刘焱 百度安全Web防护产品线负责人，负责百度安全Web安全产品，包括防DDoS、Web应用防火墙、Web威胁感知、服务器安全以及安全数据分析等，具有近十年云安全及企业安全从业经历，全程参与了百度企业安全建设。研究兴趣包括机器学习、Web安全、僵尸网络、威胁情报等。他是FreeBuf专栏作家、i春秋知名讲师，多次在OWASP 、电子学会年会等发表演讲，参与编写了《大数据安全标准白皮书》。他还建立了微信公众号：“兜哥带你学安全”，发布了大量信息安全技术知识。