Introduzione all'apprendimento automatico con applicazioni alla sicurezza informatica

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Titolo originale:

Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security

Contenuto del libro:

Introduzione all'apprendimento automatico con applicazioni alla sicurezza informatica fornisce un'introduzione testata in classe a un'ampia varietà di algoritmi di apprendimento automatico, rafforzata da applicazioni realistiche. Il libro è accessibile e non dimostra teoremi, né si sofferma sulla teoria matematica. L'obiettivo è presentare gli argomenti a un livello intuitivo, con dettagli sufficienti a chiarire i concetti di base.

Il libro tratta in modo approfondito gli argomenti fondamentali dell'apprendimento automatico, tra cui i modelli di Markov nascosti, l'analisi delle componenti principali, le macchine a vettori di supporto e il clustering. Include anche la trattazione di -Nearest Neighbors, Reti neurali, Boosting e AdaBoost, Foreste casuali, Analisi discriminante lineare, Quantizzazione vettoriale, Naive Bayes, Analisi di regressione, Campi casuali condizionati e Analisi dei dati.

La maggior parte degli esempi contenuti nel libro sono tratti dal campo della sicurezza informatica, con molte delle applicazioni di apprendimento automatico specificamente incentrate sulle minacce informatiche. Le applicazioni presentate sono state concepite per demistificare le tecniche di apprendimento automatico, fornendo scenari semplici. Molti degli esercizi di questo libro richiedono un po' di programmazione e in alcune sezioni delle applicazioni si presuppongono concetti informatici di base. Tuttavia, chiunque abbia una modesta esperienza di programmazione non dovrebbe avere problemi con questo aspetto del libro.

problemi con questo aspetto del libro.

Le risorse per l'insegnante, comprese le diapositive di PowerPoint, i video delle lezioni e altro materiale pertinente, sono disponibili su un sito web allegato: http: //www.cs. sjsu.edu/ stamp/ML/. A beneficio del lettore, le figure del libro sono disponibili anche in formato elettronico e a colori.

Sull'autore.

Mark Stamp è professore di informatica alla San Jose State University dal 2002. In precedenza, ha lavorato per sette anni presso la National Security Agency (NSA) e per due anni presso una startup della Silicon Valley. Ha conseguito il dottorato di ricerca presso la Texas Tech University nel 1992. Il suo amore per l'apprendimento automatico è iniziato nei primi anni '90, quando lavorava alla NSA, e continua oggi alla SJSU, dove ha supervisionato un gran numero di progetti di studenti di master, la maggior parte dei quali coinvolge una combinazione di sicurezza informatica e apprendimento automatico.