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机器学�互�网��安全�践fy.pdf 1 2019/8/20 13:26:44
内 容 简 介
互联网产业正在从 IT时代迈入 DT时代（数据时代） ，同时互联网产业的繁荣也催生了黑灰产这样的
群体。那么，在数据时代应该如何应对互联网业务安全威胁？机器学习技术在互联网业务安全领域的应用
正是答案。
本书首先从机器学习技术的原理入手，自成体系地介绍了机器学习的基础知识，从数学的角度揭示了
算法模型背后的基本原理；然后介绍了互联网业务安全所涉及的重要业务场景，以及机器学习技术在这些
场景中的应用实践；最后介绍了如何应用互联网技术栈来建设业务安全技术架构。作者根据多年的一线互
联网公司从业经验给出了很多独到的见解，供读者参考。
本书既适合机器学习从业者作为入门参考书，也适合互联网业务安全从业者学习黑灰产对抗手段，帮
助他们做到知己知彼，了解如何应用机器学习技术来提高与黑灰产对抗的能力。
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图书在版编目（ CIP）数据
机器学习互联网业务安全实践 / 王帅，吴哲夫著 . —北京：电子工业出版社， 2019.9
ISBN 978-7-121-35568-4
Ⅰ. ①机… Ⅱ. ①王… ②吴… Ⅲ. ①机器学习－应用－互联网络－网络安全－研究 Ⅳ. ①TP393.08
中国版本图书馆 CIP数据核字（ 2018）第260304号
责任编辑：张春雨
文字编辑：许 艳
印 刷：
装 订：
出版发行：电子工业出版社
北京市海淀区万寿路 173信箱 邮编：100036
开 本：787×980 1/16 印张：32 字数：553千字
版 次：2019年9月第1版
印 次：2019年9月第1次印刷
定 价：128.00元
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对于安全行业来说，业务安全正随着业务形态的复杂化而变得越来越具有挑战
性，本书从概念到实例都有比较详细的讲解，能够帮助阅读者更好地思考和学习，
提供业务安全需求相关的更多技术选择。
——张作裕
阿里巴巴钉钉 CRO
平台型互联网公司都面临着垃圾注册、刷单、 “薅羊毛” 、信息泄露等业务安全
方面的威胁，与黑灰产的对抗需要构建一套有效的业务安全模型体系，而对这
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