机器学习互联网业务安全实践
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作者王帅
出版社电子工业出版社
ISBN9787121355684
出版时间2019-09
版次1
装帧其他
开本其他
纸张胶版纸
页数512页
字数553千字
定价128元
货号SC:9787121355684
上书时间2024-10-15
商品详情
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作者简介:
王帅，花名莲华，技术专家。2010年于哈尔滨工业大学航天学院获学士学位，2013年于华中科技大学图像所获硕士学位，同年加入航天五院。2014年曾代表单位在巴黎联合国教科文组织总部做关于图像数据处理的报告，之后曾就职于百度移动云和蘑菇街，主要负责风控领域内的业务安全算法，从无到有地搭建了基于机器学习技术的电商平台业务安全策略架构体系，目前任职于阿里巴巴钉钉安全部。
主编推荐:
"√ 垃圾注册|刷单|薅羊毛|信息泄露，反欺诈|反爬虫|账户安全|内容安全|信贷安全，完整方案|成熟体系与一手实践。
√ 利用机器学习扩大风险识别范围|提高风险识别的准确度|提升业务安全的自动化水平，跨安全与AI领域的入行指南。
√ 业务安全从业者可用来快速选择至优机器学习方案，算法工程师可用来了解ML业务安全应用独特之处以备深入研究。
√ 覆盖真实安全业务场景|机器学习算法原理|算法实现优化与生产环境上线迭代，与常胜高手过招一般快速提升功力。
"
媒体评论:
"对于安全行业来说，业务安全正随着业务形态的复杂化而变得越来越具有挑战性，本书从概念到实例都有比较详细的讲解，能够帮助阅读者更好地思考和学习，提供业务安全需求相关的更多技术选择。
——张作裕
阿里巴巴钉钉 CRO
平台型互联网公司都面临着垃圾注册、刷单、“薅羊毛”、信息泄露等业务安全方面的威胁，与黑灰产的对抗需要构建一套有效的业务安全模型体系，而对这个垂直领域，业内的关注度较低。本书作者结合自己多年的实践经验，从技术角度讲解了构建这套模型体系所涉及的常用算法和工具，适合从事业务安全算法领域的初学者学习，也适合中高阶的从业者参考。
——陈朝钢
资深风控架构师
机器学习是多学科交叉的领域，有极广泛的应用。作为一名互联网行业的从业者，很高兴从本书中看到了知识与正义的共鸣：从安全的视角探索机器学习的应用，以高端的技术构筑互联网业务的防护盾。本书作者对业务安全的理解深刻，从数学基础、模型算法、系统应用方面对机器学习知识进行了梳理，值得点赞和学习。
——陈景东
蚂蚁金服高级技术专家
机器学习、安全都是目前互联网领域的热门研究方向，两者的交叉更是最近的研究热点之一。这本书深入浅出，从机器学习的基础理论、模型出发，一步步揭示如何将机器学习应用在业务安全中，书中既有理论的讲解也有经验的总结，非常值得机器学习和业务安全的开发人员学习和借鉴。
——邓钦华
网易云音乐算法智能部负责人
在业务安全形势日益严峻的今天，如何利用机器学习扩大风险的识别范围，提高风险识别的准确度，提升业务安全的自动化水平，是业务安全从业人员高度关注的问题。本书作者对业务安全中常用的机器学习算法和模型进行了深入的讲解，并通过反欺诈、反爬虫、账户安全、内容安全、信贷安全等实际案例指引读者在业务安全工作中选择和应用合适的算法和模型。作者将他们的丰富实战经验完整教授给读者，不仅授人以
...
精彩内容:
"推荐序一
2016年3月，AlphaGo战胜李世石，人工智能一下子又成为被广泛讨论的热门话题。这两年人工智能发展得非常快，深度学习为语音、文本和图像处理带来了很多突破。机器学习在各种业务场景中有很重要的应用价值。市面上介绍机器学习的书有不少，介绍互联网业务安全的书也有一些，但是介绍机器学习在互联网业务安全领域实践的书，并不多。
本书开篇概述了互联网业务安全的内涵，接着就进入正题介绍机器学习的内容，从机器学习的入门知识到模型再到具体工程的实施，让缺少相关经验的读者能够比较容易地顺着这个思路了解对应内容。后面的章节更多的是围绕具体业务安全工作而展开的，内容十分丰富。更重要的是，这些都是两位作者在实际业务场景中的实战经验的总结。从我个人的角度看，这些在业务场景中积累的经验更加宝贵，就好比是真的上了战场而且打了胜仗的高手所分享的经验，弥足珍贵。
希望本书能够给读者带来更多的帮助。
——曾宪杰 蘑菇街副总裁
推荐序二
当我突然收到王帅同学的《机器学习互联网业务安全实践》初稿时，既感到惊讶也感到佩服。惊讶的是，在我印象中还是个毛头小伙子的他，已经能拿着自己的著作出现在我面前。佩服的是，写书毕竟是一件非常繁杂辛苦的事情，王帅同学虽然研究生毕业才5年，但却有勇气也乐意在繁忙的工作之余，花功夫将理论知识和自己的实践经验总结成书，造福读者。
回想起来，王帅读研期间一直都是一位发展全面、表现优秀的学生。学习成绩好，自不必说，他是2010年从哈尔滨工业大学保送到华中科技大学图像所（2013年已与自控系合并为自动化学院）读研的，读研期间课程成绩名列前茅。最突出的是他的科研动手能力，那段时间我们刚好承担了一项国家工程的关键技术攻关任务，由于问题的特殊性，几乎没有可参考借鉴的资料，而且时间紧、任务重，王帅作为主力承担了其中的两项研究工作，均圆满完成任务，得到单位的好评。另一方面，王帅
...
内容简介:
互联网产业正在从IT时代迈入DT时代（数据时代），同时互联网产业的繁荣也催生了黑灰产这样的群体。那么，在数据时代应该如何应对互联网业务安全威胁？机器学习技术在互联网业务安全领域的应用正是答案。本书首先从机器学习技术的原理入手，自成体系地介绍了机器学习的基础知识，从数学的角度揭示了算法模型背后的基本原理；然后介绍了互联网业务安全所涉及的重要业务场景，以及机器学习技术在这些场景中的应用实践；最后介绍了如何应用互联网技术栈来建设业务安全技术架构。作者根据多年的一线互联网公司从业经验给出了很多独到的见解，供读者参考。本书既适合机器学习从业者作为入门参考书，也适合互联网业务安全从业者学习黑灰产对抗手段，帮助他们做到知己知彼，了解如何应用机器学习技术来提高与黑灰产对抗的能力。
目录:
第1章 互联网业务安全简述1
1.1 互联网业务安全现状1
1.2 如何应对挑战4
1.3 本章小结6
参考资料6
第2章 机器学习入门8
2.1 相似性9
2.1.1 范数9
2.1.2 度量12
2.2 矩阵20
2.2.1 线性空间20
2.2.2 线性算子24
2.3 空间33
2.3.1 内积空间33
2.3.2 欧几里得空间（Euclid space）34
2.3.3 酉空间37
2.3.4 赋范线性空间38
2.3.5 巴拿赫空间39
2.3.6 希尔伯特空间43
2.3.7 核函数44
2.4 机器学习中的数学结构46
2.4.1 线性结构与非线性结构46
2.4.2 图论基础47
2.4.3 树56
2.4.4 神经网络62
2.4.5 深度网络结构80
2.4.6 小结95
2.5 统计基础96
2.5.1 贝叶斯统计96
2.5.2 共轭先验分布99
2.6 策略与算法106
2.6.1 凸优化的基本概念106
2.6.2 对偶原理120
2.6.3 非线性规划问题的解决方法129
2.6.4 无约束问题的很优化方法134
2.7 机器学习算法应用的经验145
2.7.1 如何定义机器学习目标145
2.7.2 如何从数据中获取最有价值的信息149
2.7.3 评估模型的表现154
2.7.4 测试效果远差于预期怎么办156
2.8 本章小结159
参考资料160
第3章 模型163
3.1 基本概念163
3.2 模型评价指标166
3.2.1 混淆矩阵167
3.2.2 分类问题
...
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