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题名/责任者:

防范互联网上的“野蛮人”:网络钓鱼检测、DDoS防御和网络攻防实战/(美) 奥鲁瓦图比·艾约德吉·阿坎比 ... [等] 著 顾众, 沈卢斌译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-302-51903-4/CNY59.00

载体形态项:

172页:图;24cm

统一题名:

Machine learning approach to phishing detection and defense; theoretical and experimental methods for defending against DDOS attacks; how to attack and defend your website

其它题名:

网络钓鱼检测、DDoS防御和网络攻防实战

丛编项:

网络空间安全前沿技术丛书

个人责任者:

阿坎比 (Akanbi Oluwatobi Ayodeji) 著

个人责任者:

阿米里 (Amiri Iraj Sadegh) 著

个人责任者:

费泽德科迪 (Fazeldehkordi Elahe) 著

个人次要责任者:

顾众 译

个人次要责任者:

沈卢斌 译

学科主题:

互联网络-网络安全-研究

中图法分类号:

TP393.08

题名责任附注:

题名页题: 奥鲁瓦图比·艾约德吉·阿坎比, 伊拉基·萨迪克·阿米里, 埃拉·费泽德科迪, 穆罕默德·雷扎·加利夫·索塔尼亚, 亨利·达尔齐尔著

出版发行附注:

本版由ELSEVIER INC.授权清华大学出版社在中国大陆地区 (不包括中国香港、澳门以及台湾地区) 出版发行

相关题名附注:

英文题名原文取自版权页

责任者附注:

顾众, 电信系统从业者。十余年从事无线通信系统、电信平台产品。沈卢斌, 毕业于瑞典皇家理工学院片上系统设计专业。

书目附注:

有书目 (第165-172页)

提要文摘附注:

网络钓鱼诈骗是最广泛的网络攻击行为, 用于非法获取敏感信息, 如信用卡号、银行账号、登录密码等。本书演示了机器学习算法在检测钓鱼网站时的准确和高效, 这种方法未来可用于商业或政府组织。

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