智能化渗透测试
出版时间:
2023-07
版次:
1
ISBN:
9787118129830
定价:
119.00
装帧:
其他
开本:
16开
纸张:
胶版纸
字数:
322.000千字
2人买过
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《智能化渗透测试》共分7章。第1章介绍渗透测试的基础背景知识；第2章对智能化渗透测试中使用的典型机器学习算法及其安全漏洞进行了梳理；第3章介绍典型的开源情报工具软件和基于机器学习的键盘窃听和密码猜解方法；第4章介绍机器学习方法在黑盒、灰盒和白盒漏洞挖掘中的应用；第5章介绍机器学习算法在渗透攻击规划中的应用；第6章介绍典型的智能化渗透攻击场景；第7章对开源智能化渗透测试框架GyoiThon和DeepExploit的自动化漏洞发现和利用进行了分析测试。
《智能化渗透测试》从基于人工智能（AI）的渗透测试和面向AI漏洞的渗透测试两个方面出发，结合经典渗透测试中的情报收集、漏洞挖掘、攻击规划和渗透攻击4个阶段展现了人工智能赋能下的渗透测试方法，力求理论联系实际，面向技术发展前沿。
《智能化渗透测试》适合作为网络空间安全、信息安全相关专业高年级本科生的选修课教材，特别适合作为研究生的专业课教材，同时也可供从事计算机网络安全、计算机网络渗透测试和网络攻防工作的技术人员作为必*的参考书。 第1章 绪论
1．1 引言
1．2 网络安全形势分析
1．3 渗透测试概述
1．3．1 渗透测试定义
1．3．2 渗透测试的重要性
1．3．3 渗透测试的主要内容
1．3．4 常用的渗透测试工具
1．4 基于AI的渗透测试
1．5 面向AI漏洞的渗透测试
1．6 本书总体框架
参考文献
第2章 智能化渗透测试概述
2．1 引言
2．2 AI在渗透测试不同阶段的使用
2．2．1 情报收集
2．2．2 漏洞分析
2．2．3 攻击规划
2．2．4 渗透攻击
2．3 智能化渗透测试常用的AI算法
2．3．1 分类算法
2．3．2 聚类算法
2．3．3 前馈神经网络
2．3．4 卷积神经网络
2．3．5 循环神经网络
2．3．6 图神经网络
2．3．7 稀疏自编码器
2．3．8 Transformer模型
2．3．9 迁移学习
2．3．10 强化学习
2．4 面向AI漏洞的渗透测试
2．4．1 AI技术与安全模型
2．4．2 AI安全问题分类
2．4．3 数据投毒攻击
2．4．4 对抗样本攻击
2．4．5 模型稳健性缺失
2．4．6 AI可解释性问题
2．5 AI数据与隐私安全性问题
2．5．1 模型窃取攻击
2．5．2 隐私泄露攻击
2．5．3 成员推理攻击
2．5．4 梯度泄露攻击
2．6 AI系统漏洞问题
参考文献
……
第3章 智能化情报收集
第4章 智能化漏洞挖掘
第5章 智能化攻击规划
第6章 智能化渗透攻击
第7章 典型智能化渗透测试工具
缩略语表
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内容简介:
《智能化渗透测试》共分7章。第1章介绍渗透测试的基础背景知识；第2章对智能化渗透测试中使用的典型机器学习算法及其安全漏洞进行了梳理；第3章介绍典型的开源情报工具软件和基于机器学习的键盘窃听和密码猜解方法；第4章介绍机器学习方法在黑盒、灰盒和白盒漏洞挖掘中的应用；第5章介绍机器学习算法在渗透攻击规划中的应用；第6章介绍典型的智能化渗透攻击场景；第7章对开源智能化渗透测试框架GyoiThon和DeepExploit的自动化漏洞发现和利用进行了分析测试。
《智能化渗透测试》从基于人工智能（AI）的渗透测试和面向AI漏洞的渗透测试两个方面出发，结合经典渗透测试中的情报收集、漏洞挖掘、攻击规划和渗透攻击4个阶段展现了人工智能赋能下的渗透测试方法，力求理论联系实际，面向技术发展前沿。
《智能化渗透测试》适合作为网络空间安全、信息安全相关专业高年级本科生的选修课教材，特别适合作为研究生的专业课教材，同时也可供从事计算机网络安全、计算机网络渗透测试和网络攻防工作的技术人员作为必*的参考书。
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目录:
第1章 绪论
1．1 引言
1．2 网络安全形势分析
1．3 渗透测试概述
1．3．1 渗透测试定义
1．3．2 渗透测试的重要性
1．3．3 渗透测试的主要内容
1．3．4 常用的渗透测试工具
1．4 基于AI的渗透测试
1．5 面向AI漏洞的渗透测试
1．6 本书总体框架
参考文献
第2章 智能化渗透测试概述
2．1 引言
2．2 AI在渗透测试不同阶段的使用
2．2．1 情报收集
2．2．2 漏洞分析
2．2．3 攻击规划
2．2．4 渗透攻击
2．3 智能化渗透测试常用的AI算法
2．3．1 分类算法
2．3．2 聚类算法
2．3．3 前馈神经网络
2．3．4 卷积神经网络
2．3．5 循环神经网络
2．3．6 图神经网络
2．3．7 稀疏自编码器
2．3．8 Transformer模型
2．3．9 迁移学习
2．3．10 强化学习
2．4 面向AI漏洞的渗透测试
2．4．1 AI技术与安全模型
2．4．2 AI安全问题分类
2．4．3 数据投毒攻击
2．4．4 对抗样本攻击
2．4．5 模型稳健性缺失
2．4．6 AI可解释性问题
2．5 AI数据与隐私安全性问题
2．5．1 模型窃取攻击
2．5．2 隐私泄露攻击
2．5．3 成员推理攻击
2．5．4 梯度泄露攻击
2．6 AI系统漏洞问题
参考文献
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第7章 典型智能化渗透测试工具
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