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內容簡介

　　《智能化滲透測試》共分7章。第1章介紹滲透測試的基礎背景知識；第2章對智能化滲透測試中使用的典型機器學習算法及其安全漏洞進行了梳理；第3章介紹典型的開源情報工具軟件和基于機器學習的鍵盤竊聽和密碼猜解方法；第4章介紹機器學習方法在黑盒、灰盒和白盒漏洞挖掘中的應用；第5章介紹機器學習算法在滲透攻擊規(guī)劃中的應用；第6章介紹典型的智能化滲透攻擊場景；第7章對開源智能化滲透測試框架GyoiThon和DeepExploit的自動化漏洞發(fā)現(xiàn)和利用進行了分析測試?！吨悄芑瘽B透測試》從基于人工智能（AI）的滲透測試和面向AI漏洞的滲透測試兩個方面出發(fā)，結合經(jīng)典滲透測試中的情報收集、漏洞挖掘、攻擊規(guī)劃和滲透攻擊4個階段展現(xiàn)了人工智能賦能下的滲透測試方法，力求理論聯(lián)系實際，面向技術發(fā)展前沿?！吨悄芑瘽B透測試》適合作為網(wǎng)絡空間安全、信息安全相關專業(yè)高年級本科生的選修課教材，特別適合作為研究生的專業(yè)課教材，同時也可供從事計算機網(wǎng)絡安全、計算機網(wǎng)絡滲透測試和網(wǎng)絡攻防工作的技術人員作為必*的參考書。

作者簡介

暫缺《智能化滲透測試》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1．1 引言
1．2 網(wǎng)絡安全形勢分析
1．3 滲透測試概述
1．3．1 滲透測試定義
1．3．2 滲透測試的重要性
1．3．3 滲透測試的主要內容
1．3．4 常用的滲透測試工具
1．4 基于AI的滲透測試
1．5 面向AI漏洞的滲透測試
1．6 本書總體框架
參考文獻
第2章智能化滲透測試概述
2．1 引言
2．2 AI在滲透測試不同階段的使用
2．2．1 情報收集
2．2．2 漏洞分析
2．2．3 攻擊規(guī)劃
2．2．4 滲透攻擊
2．3 智能化滲透測試常用的AI算法
2．3．1 分類算法
2．3．2 聚類算法
2．3．3 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡
2．3．4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
2．3．5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
2．3．6 圖神經(jīng)網(wǎng)絡
2．3．7 稀疏自編碼器
2．3．8 Transformer模型
2．3．9 遷移學習
2．3．10 強化學習
2．4 面向AI漏洞的滲透測試
2．4．1 AI技術與安全模型
2．4．2 AI安全問題分類
2．4．3 數(shù)據(jù)投毒攻擊
2．4．4 對抗樣本攻擊
2．4．5 模型穩(wěn)健性缺失
2．4．6 AI可解釋性問題
2．5 AI數(shù)據(jù)與隱私安全性問題
2．5．1 模型竊取攻擊
2．5．2 隱私泄露攻擊
2．5．3 成員推理攻擊
2．5．4 梯度泄露攻擊
2．6 AI系統(tǒng)漏洞問題
參考文獻
……
第3章智能化情報收集
第4章智能化漏洞挖掘
第5章智能化攻擊規(guī)劃
第6章智能化滲透攻擊
第7章典型智能化滲透測試工具
縮略語表