14篇论文帮你解决网络安全机器学习的困难问题

近些年，机器学习已经渗透到了人类生活的方方面面，在许多领域得到了广泛的关注，因此，在本文中，小编收集了一些有关机器学习在安全领域的论文和书籍（包括其间的精华截图在内）推荐给大家。

机器学习和网络安全数据:

在网络安全中使用机器学习有一个巨大的数据来源，那就是SecRepo。这个网站包含了你可以使用的各种数据。

论文:

让我们来看看一些优秀的论文，来说明在网络安全中机器学习的用法。（文末附上获取下载链接的方式）

• 快速、精益和准确:用神经网络破解密码。这是一篇很棒的论文，作者使用神经网络来破解密码

• 外部世界:利用机器学习进行网络入侵检测。本文讨论了利用机器学习进行网络入侵检测

• 基于负载异常的网络入侵检测。这篇论文引用了大量的引用

• 使用元数据和结构特性进行恶意PDF检测。数据科学在网络安全中的独特应用

• Adversarial支持向量机学习

• 利用机器学习颠覆垃圾邮件过滤器

下面的文件是由covert.io提供的。你可以在他们的网站上查阅大量的文件，但数量太多，不是所有的都是可读性很强的。以下是小编精选论文：

• CAMP ——内容不可知论的恶意软件保护

• Notos——构建DNS的动态信誉系统

• Kopis——检测在上层DNS层次结构中的恶意软件域

• Pleiades——检测基于DGA的恶意软件的崛起

• 使用被动DNS分析发现恶意域

• 在大型网络中检测恶意软件的分布

• PAYL ——异常网络入侵检测

• Anagram ——一种能抵抗模拟攻击的内容异常探测器

书籍:

关于网络安全的数据科学和机器学习的使用方面，没有多少书可用，但其中有一些不错的推荐给大家。

《关于网络安全的数据挖掘和机器学习》

《针对计算机安全的机器学习和数据挖掘》

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