- 人工智能驱动的网络管理与安全技术
- - 作者：吴玉磊//葛敬国//李佟|责编:王颖//张莹|译者:吴玉磊//葛敬国//李佟
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111796404
  - 出版日期：2026/01/01
  - 页数：214
- 售价：39.6

内容大纲
本书涵盖了一系列网络自动化和安全管理关键主题，包括资源分配和调度、网络规划和路由、加密流量分类、异常检测和安全操作。本书共11章。第1～2章全面介绍了当前可应用于网络管理和网络安全管理的人工智能与机器学习技术，以及已有的相关行业产品、标准、研究项目和概念验证成果。第3～9章详细阐释了人工智能与机器学习技术在各种网络管理和网络安全管理任务中的具体应用案例。第10章详细介绍了智能网络管理与运维的系统框架，并深入探讨了相关解决方案的部署思路。第11章对全书进行了总结，同时提出了一些值得进一步研究的挑战与开放性问题，以期对该领域未来的研究发展提供借鉴和启示。
作者介绍
目录
前言
致谢
第1章  引言
  1.1  简介
  1.2  本书组织结构
  1.3  总结
  参考文献
第2章  当网络管理和网络安全管理遇到人工智能和机器学习
  2.1  简介
  2.2  基于机器学习的网络管理和网络安全管理架构
  2.3  监督学习
    2.3.1  分类
    2.3.2  回归
  2.4  半监督和无监督学习
    2.4.1  聚类
    2.4.2  降维
    2.4.3  半监督学习
  2.5  强化学习
    2.5.1  基于策略的强化学习
    2.5.2  基于价值的强化学习
  2.6  网络管理和网络安全管理产品
    2.6.1  网络管理产品
    2.6.2  网络安全管理产品
  2.7  网络管理和网络安全管理标准
    2.7.1  网络管理标准
    2.7.2  网络安全管理标准
  2.8  网络管理和网络安全管理项目
    2.8.1  Poseidon
    2.8.2  NetworkML
    2.8.3  Credential-Digger
    2.8.4  Adversarial Robustness Toolbox
  2.9  网络管理和网络安全管理概念验证
    2.9.1  分类
    2.9.2  主动学习
    2.9.3  概念漂移检测
  ……
第3章  自治网络管理的网络意图学习
第4章  基于分层强化学习的虚拟网络嵌入
第5章  面向网络流量分类的概念漂移检测
第6章  基于轻量级神经网络的在线加密流量分类
第7章  基于上下文感知学习的鲁棒异常检测
第8章  基于未知、不平衡和少样本日志数据的异常分类
第9章  零信任网络
第10章  智能网络管理和运维系统
第11章  总结、研究挑战及开放性问题
缩略语

内容大纲

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