本SpringerBrief介绍了机器学习的基本原理,以及如何部署各种深度学习工具和技术来应对和解决网络安全行业面临的某些挑战。通过实施创新的深度学习解决方案,网络安全研究人员、学生和从业者可以分析模式,学习如何防止网络攻击,并对不断变化的恶意软件行为做出响应。本简介中介绍的知识和工具还可以帮助网络安全团队在预防威胁和实时响应主动攻击方面更加主动。它可以减少花在日常任务上的时间,使组织能够更有策略地使用资源。简而言之,本简报中提供的知识和技术可以帮助使网络安全更简单、更积极、更便宜、更有效

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-15893-3

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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