云计算安全——机器学习与大数据挖掘应用实践--聚文网

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编辑推荐

本书简要介绍了人工智能、云计算、大数据挖掘等基础知识，重点阐述了人工智能和大数据挖掘技术应用在云计算安全领域，用于解决云计算场景所面临的系列信息安全难题，如传统的网络信息安全防护措施无法直接部署到云计算场景、云内病毒感染成指数级扩散、针对云基础设施的高级威胁攻击难以被及时发现等。另外，详细阐述了人工智能的机器学习算法在解决云网络微隔离、云主机防恶意代码、云东西向流量全息解析和云安全运维自动化等方面的应用，并用实际实现原型来深入探讨实践过程中所遇到的难题及解决思路。

内容简介

本书既有理论研究，又有实践探讨，共分为6章，讲解了云计算安全中人工智能与大数据挖掘技术的应用实践。第1章从概念、发展、标准等角度宏观地介绍了云计算安全；第2章从云计算安全需求的角度阐释云计算安全的核心目标、公有云场景下的安全需求和私有云场景下的安全需求；第3章全面、系统地介绍了公有云安全技术体系和私有云安全技术体系；第4章详细介绍了人工智能技术在云计算安全领域的应用实践；第5章详细介绍了大数据挖掘技术在云计算安全领域的应用实践；第6章介绍了人工智能和大数据挖掘技术的综合应用，提出云数据中心安全防护框架，并详细介绍了云数据中心安全态势感知系统。本书是人工智能与大数据挖掘技术在云计算安全领域的应用实践参考书，适用于人工智能、大数据挖掘、云计算、网络信息安全相关领域的从业人员。

作者简介

王智民，男，清华大学物理学硕士，经管学院MBA。曾任职华为、华三、联想等企业，现就职于北京六方云科技有限公司，联合创始人，CTO。2003年进入网络安全领域从事产品研发与技术管理至今，在工控安全、云安全、人工智能安全等领域有多年的深入研究和产品研发经验，申请30多个相关发明专利，参与多个国家标准撰写。

第1章云计算安全概述1
1.1云计算简述1
1.2云计算面临的安全挑战5
1.3云计算安全布局6
1.4云计算安全相关标准6
第2章云计算安全需求探究15
2.1云计算安全核心目标15
2.2公有云安全需求19
2.3私有云安全需求22
2.4云计算安全等级保护要求23
第3章云计算安全技术体系28
3.1公有云安全技术体系29
3.2私有云安全技术体系32
第4章人工智能技术在云计算安全领域的应用研究和实践62
4.1云计算安全现状62
4.2人工智能技术的发展趋势63
4.3人工智能系统模型架构66
4.4人工智能之机器学习基础67
4.5应用实践1：应用计算智能构建云入侵检测系统103
4.6应用实践2：机器学习在云WAF的应用125
第5章大数据挖掘在云计算安全领域的应用研究和实践140
5.1大数据的基本概念140
5.2大数据挖掘技术研究146
5.3应用实践：大数据安全处理系统理论模型183
第6章人工智能与大数据挖掘在云计算安全领域的
综合应用实践案例244
6.1安全主动防御需要应用人工智能和大数据挖掘技术244
6.2云数据中心安全防护框架247
6.3云数据中心安全态势感知系统249
参考文献274

云计算安全——机器学习与大数据挖掘应用实践

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