雲計算安全 — 機器學習與大數據挖掘應用實踐
內容描述
本書既有理論研究，又有實踐探討，共分為6章，講解了雲計算安全中人工智能與大數據挖掘技術的應用實踐。第1章從概念、發展、標準等角度宏觀地介紹了雲計算安全；第2章從雲計算安全需求的角度闡釋雲計算安全的核心目標、公有雲場景下的安全需求和私有雲場景下的安全需求；第3章全面、系統地介紹了公有雲安全技術體系和私有雲安全技術體系；第4章詳細介紹了人工智能技術在雲計算安全領域的應用實踐；第5章詳細介紹了大數據挖掘技術在雲計算安全領域的應用實踐；第6章介紹了人工智能和大數據挖掘技術的綜合應用，提出雲數據中心安全防護框架，並詳細介紹了雲數據中心安全態勢感知系統。 本書是人工智能與大數據挖掘技術在雲計算安全領域的應用實踐參考書，適用於人工智能、大數據挖掘、雲計算、網絡信息安全相關領域的從業人員。
目錄大綱
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第1章 雲計算安全概述 1
1.1 雲計算簡述 1
1.2 雲計算面臨的安全挑戰 5
1.3 雲計算安全佈局 6
1.4 雲計算安全相關標準 6
第2章 雲計算安全需求探究 15
2.1 雲計算安全核心目標 15
2.2 公有雲安全需求 19
2.3 私有雲安全需求 22
2.4 雲計算安全等級保護要求 23
第3章 雲計算安全技術體系 28
3.1 公有雲安全技術體系 29
3.2 私有雲安全技術體系 32
第4章 人工智能技術在雲計算安全領域的應用研究和實踐 62
4.1 雲計算安全現狀 62
4.2 人工智能技術的發展趨勢 63
4.3 人工智能系統模型架構 66
4.4 人工智能之機器學習基礎 67
4.5 應用實踐1：應用計算智能構建雲入侵檢測系統 103
4.6 應用實踐2：機器學習在雲WAF的應用 125
第5章 大數據挖掘在雲計算安全領域的應用研究和實踐 140
5.1 大數據的基本概念 140
5.2 大數據挖掘技術研究 146
5.3 應用實踐：大數據安全處理系統理論模型 183
第6章 人工智能與大數據挖掘在雲計算安全領域的
綜合應用實踐案例 244
6.1 安全主動防禦需要應用人工智能和大數據挖掘技術 244
6.2 雲數據中心安全防護框架 247
6.3 雲數據中心安全態勢感知系統 249
參考文獻 274
