文件名称：Mastering-Machine-Learning-for-Penetration-Testing:Packt出版的《用于渗透测试的精通机器学习》
文件大小：57.64MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 20:33:43
Python
掌握渗透测试的机器学习 这是Packt发行的的代码库。 开发广泛的技能来使用Python打破自我学习系统 这本书是关于什么的？ 网络安全对企业和个人都至关重要。 随着系统变得越来越智能，我们现在看到机器学习中断了计算机安全性。 随着即将推出的安全产品中采用机器学习，渗透测试人员和安全研究人员必须了解这些系统的工作原理并出于测试目的而破坏它们，这一点很重要。 本书涵盖以下激动人心的功能： 深入研究机器学习 了解自然语言处理（NLP） 了解恶意软件功能工程 使用Python库构建生成对抗网络 通过机器学习和ELK堆栈进行威胁搜寻 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： input { file { path => "/opt/bitnami/apache2/logs/access_log"
【文件预览】：
Mastering-Machine-Learning-for-Penetration-Testing-master
----Chapter01()
--------Theano_Addition.py(157B)
--------ReadME.md(659B)
--------Pandas_Series_sample.py(112B)
--------TensorFlow-Hello.py(134B)
--------Requirements.txt(1B)
--------Plot_Sample.py(133B)
----Chapter05()
--------Practice()
--------Features.txt(941B)
--------ReadME.md(125B)
--------DataPreparation.py(792B)
--------flowdata.pickle(11.75MB)
--------training_data_2_csv_UTF.csv(5.51MB)
--------LoadData.py(6KB)
----Chapter04()
--------Requirements(1B)
--------Practice()
--------CNN.py(734B)
--------DeepLearningDemo.py(664B)
--------MalwareDetectionPE.py(933B)
--------PEHeadersExtractor.py(1011B)
--------MalwareConvert.py(332B)
----Chapter03()
--------MalwareData.csv.gz(11.28MB)
--------Chapter3-Practice()
--------MalwareDetectionAPI.py(993B)
--------ReadME.md(83B)
--------MalwareDetector.py(1KB)
--------Android_Feats.csv(322KB)
----Chapter02()
--------Chaptre2-Practice()
--------PhishingDetectionDecisionTrees.py(652B)
--------Shuffle.py(260B)
--------ReadME.md(215B)
--------PhishingDetectionLogisticRegression.py(699B)
--------SpamDetection_NLTK.py(1KB)
--------dataset.csv(770KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(5KB)
----Chapter06()
--------ReadME.md(108B)
--------MLIDS.py(2KB)
--------visualizations.py(1KB)
--------NSL_KDD.zip(12.36MB)
--------Chapter6-Practice()
----Chapter09()
--------mnist_loader.py(3KB)
--------ReadME.md(92B)
--------AdverNet.py(1KB)
--------trained_network.pkl(622KB)
--------network.py(8KB)
--------mnist.pkl.gz(16.26MB)
----Chapter08()
--------GAN.py(3KB)
--------ReadME.md(81B)
--------EvadeIDS.py(6KB)
----Chapter10()
--------Chi-Square.py(653B)
--------RecursiveFeatureElimination.py(634B)
--------Lasso.py(329B)
--------ReadME.md(73B)
--------TreeBasedFeature.py(357B)