- 网络安全异常分析与防御技术/网络空间安全丛书
- - 作者：刘延华//郭文忠|责编:贾子睿
  - 出版社：人民邮电
  - ISBN：9787115685780
  - 出版日期：2026/08/01
  - 页数：286
- 售价：71.92

内容大纲
网络安全异常分析与防御技术通过智能检测与动态对抗手段，破解了传统安全机制滞后于新型攻击的困境，达成“攻防一体，智能预判”的防护目标。本书从复杂网络环境下的安全挑战切入，系统梳理网络安全异常分析的理论基础与关键技术，涵盖监督学习、半监督学习与无监督学习方法，以及网络安全事件还原技术、动态防御技术、知识图谱技术等内容，深入解析如何实现“威胁早预警，防御自适应”的主动安全生态，并结合攻击意图推理、资产风险评估等场景构建动态防御闭环。
本书适合网络安全领域研究人员、AI安全工程师、网络攻防技术从业者阅读，可供网络空间安全专业研究生参考，也可作为企事业单位网络安全运维团队的关键技术指南。
作者介绍
目录
第1章  绪论
  1.1  网络空间安全
    1.1.1  新的安全态势
    1.1.2  基本概念
  1.2  网络安全异常分析技术
    1.2.1  基本概念
    1.2.2  关键技术
    1.2.3  主要应用
    1.2.4  发展现状
  1.3  网络安全防御技术
    1.3.1  传统防御技术
    1.3.2  新兴防御技术
  1.4  当前存在的问题和未来发展方向
    1.4.1  当前存在的问题
    1.4.2  未来发展方向
  1.5  本章小结
  参考文献
第2章  基础知识
  2.1  网络安全异常检测
    2.1.1  基本概念
    2.1.2  方法论
  2.2  基于监督学习的网络安全异常检测技术
    2.2.1  基本概念
    2.2.2  基于监督学习的网络安全异常检测算法
    2.2.3  监督学习在网络安全异常检测中的研究现状
  2.3  基于半监督学习和无监督学习的网络安全异常检测技术
    2.3.1  半监督学习的基本概念
    2.3.2  基于半监督学习的网络安全异常检测算法
    2.3.3  无监督学习的基本概念
    2.3.4  基于无监督学习的网络安全异常检测算法
    2.3.5  半监督和无监督学习在网络安全异常检测中的研究现状
  2.4  网络安全事件
    2.4.1  基本概念
    2.4.2  网络安全事件类型
    2.4.3  网络安全事件分析与威胁评估
  2.5  攻防博弈模型
    2.5.1  基本概念
    2.5.2  攻防博弈模型建立
    2.5.3  攻防博弈模型求解
    2.5.4  攻防博弈模型的研究现状
  2.6  本章小结
  参考文献
第3章  有监督的网络安全异常分析技术
  3.1  基于联邦增量学习的SDN流量分析方法
    3.1.1  SDN环境下的DDoS攻击流量分析
    3.1.2  模型架构
    3.1.3  算法步骤
    3.1.4  实验分析
  3.2  基于XGBoost的态势预测方法
    3.2.1  态势预测技术分析

    3.2.2  模型架构
    3.2.3  实验分析
  3.3  面向边缘设备的轻量级DDoS攻击实时检测方法
    3.3.1  物联网边缘设备异常检测分析
    3.3.2  模型架构
    3.3.3  算法步骤
    3.3.4  实验分析
  3.4  基于WGAN的集成学习恶意代码检测方法
    3.4.1  恶意代码检测分析
    3.4.2  模型架构
    3.4.3  算法步骤
    3.4.4  实验分析
  3.5  基于改进ACGAN迁移学习的恶意代码检测方法
    3.5.1  基于图像分析的恶意代码检测技术
    3.5.2  模型架构
    3.5.3  算法步骤
    3.5.4  实验分析
  3.6  本章小结
  参考文献
第4章  半监督与无监督的网络安全异常分析技术
  4.1  恶意代码检测模型的对抗样本生成方法
    4.1.1  机器学习模型的对抗训练技术分析
    4.1.2  模型架构
    4.1.3  算法步骤
    4.1.4  实验分析
  4.2  云中心上的物联网流量异常检测方法
    4.2.1  中心化物联网系统的安全现状分析
    4.2.2  模型架构
    4.2.3  算法步骤
    4.2.4  实验分析
  4.3  物联网异常检测模型的多场景迁移学习方法
    4.3.1  多场景下的物联网异常检测问题分析
    4.3.2  模型架构
    4.3.3  实验分析
  4.4  面向可视化的多层次关联异常主机识别方法
    4.4.1  可视化在安全分析中的智能性问题分析
    4.4.2  模型架构
    4.4.3  算法步骤
    4.4.4  实验分析
  4.5  本章小结
  参考文献
第5章  网络安全事件还原技术
  5.1  面向网络公害治理的多模态知识表示方法
    5.1.1  网络公害治理中的多模态知识表示
    5.1.2  模型架构
    5.1.3  算法步骤
    5.1.4  实验分析
  5.2  面向网络拓扑的资产重要性评估方法
    5.2.1  关键资产保护的动态风险控制分析
    5.2.2  模型架构

    5.2.3  算法步骤
    5.2.4  实验分析
  5.3  基于脆弱性利用的攻击路径图自动生成方法
    5.3.1  网络攻击路径分析
    5.3.2  模型架构
    5.3.3  算法步骤
    5.3.4  实验分析
  5.4  基于决策树的态势特征提取技术研究
    5.4.1  态势特征提取技术研究
    5.4.2  模型架构
    5.4.3  算法步骤
    5.4.4  实验分析
  5.5  本章小结
  参考文献
第6章  网络安全动态防御技术
  6.1  网络攻击意图识别技术
    6.1.1  网络攻击意图识别研究
    6.1.2  模型架构
    6.1.3  算法步骤
    6.1.4  实验分析
  6.2  基于AHP和云模型的网络攻击面评估方法
    6.2.1  网络攻击面评估研究
    6.2.2  模型架构
    6.2.3  算法步骤
    6.2.4  实验分析
  6.3  基于OpenFlow的IP地址跳变机制
    6.3.1  IP地址跳变机制研究
    6.3.2  模型架构
    6.3.3  算法步骤
    6.3.4  实验分析
  6.4  本章小结
  参考文献
第7章  网络安全知识图谱技术
  7.1  面向网络攻击风险的知识图谱构建
    7.1.1  网络攻击风险研究现状
    7.1.2  网络攻击风险知识图谱构建
    7.1.3  实验分析
  7.2  基于假定攻击意图的知识图谱构建
    7.2.1  攻击意图研究现状
    7.2.2  假定攻击意图知识图谱构建
    7.2.3  实验分析
  7.3  面向网络安全的知识图谱构建
    7.3.1  网络安全问题研究现状
    7.3.2  网络安全知识图谱构建
    7.3.3  实验分析
  7.4  面向网络公害的知识图谱构建
    7.4.1  网络公害治理研究现状
    7.4.2  网络公害知识图谱构建
    7.4.3  实验分析
  7.5  本章小结

  参考文献
第8章  网络安全异常分析发展趋势
  8.1  大数据环境下的网络安全异常分析
    8.1.1  问题与挑战
    8.1.2  技术需求与现状
    8.1.3  应用案例分析
    8.1.4  未来趋势与展望
  8.2  结合隐私保护的网络安全异常分析
    8.2.1  问题与挑战
    8.2.2  技术需求与现状
    8.2.3  未来趋势
  8.3  可解释的网络安全异常分析
    8.3.1  问题与挑战
    8.3.2  现状与未来趋势
  8.4  基于大模型的网络安全异常分析
    8.4.1  大模型对异常分析的优势
    8.4.2  研究现状
    8.4.3  问题与未来趋势
  8.5  本章小结
  参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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