星火计划|自动化渗透测试工具之机器学习
收藏一下~
可以收录到专辑噢~
星火计划|自动化渗透测试工具之机器学习
本课程讲解安全中的机器学习、决策树算法原理和实战—***用户欺诈分析、K-Means算法实战之日志分析、Gyoithon工具分析,各个机器学习算法和网络安全密切相关,把网络安全和机器学习结合起来,让安全工具扫描测试完全做成自动化。
启元学堂星火公开课机器学习,让你更轻松的编写高效的安全工具。
公开课内容
本次公开课的内容包括但不限于以下几点:
课程大纲
一、安全中的机器学习
1.1 安全概述
1.2 安全与机器学习结合
1.3 机器学习的安全盲点
二、K-Means算法实战之日志分析
2.1 什么是聚类问题
2.2 聚类分析流程
2.3 K-Means聚类算法
2.4 算法实现
2.5 算法实战之日志分析
三、决策树算法原理和实战—***用户欺诈分析
3.1 什么是分类
3.2 评价某次分类结果的好坏
3.3 建立一个决策树
3.4 模型正确率的评价
3.5 ***数据实战
四、Gyoithon工具分析
4.1 朴素贝叶斯算法介绍
4.2 Gyoithon工具实战
公开课观看
本次公开课为星火计划内容,所有参与星火计划系列全部免费提供大家观看学习,希望每一位想学习安全、想入门的同学们可以给大家提供一个安全平台
一、在线扫码观看
听课指南:
1.星火计划免费为大家录制视频观看,大家应该珍惜这样机会,好好学习,就是对我付出最大的肯定;
2.我们希望优秀的讲师加入我们一起可以把星火计划延续下去,一起为安全圈创造福利;
免责声明
1.一般免责声明:本文所提供的技术信息仅供参考,不构成任何专业建议。读者应根据自身情况谨慎使用且应遵守《中华人民共和国网络安全法》,作者及发布平台不对因使用本文信息而导致的任何直接或间接责任或损失负责。
2. 适用性声明:文中技术内容可能不适用于所有情况或系统,在实际应用前请充分测试和评估。若因使用不当造成的任何问题,相关方不承担责任。
3. 更新声明:技术发展迅速,文章内容可能存在滞后性。读者需自行判断信息的时效性,因依据过时内容产生的后果,作者及发布平台不承担责任。
本文为 FreeBuf_18585 独立观点,未经授权禁止转载。
如需授权、对文章有疑问或需删除稿件,请联系 FreeBuf 客服小蜜蜂(微信:freebee1024)
如需授权、对文章有疑问或需删除稿件,请联系 FreeBuf 客服小蜜蜂(微信:freebee1024)
被以下专辑收录,发现更多精彩内容
+ 收入我的专辑
+ 加入我的收藏

相关推荐
玩转红日-VulnStack靶场-ATT&CK(八)
2022-11-04
CTF-Forge HackTheBox渗透测试(四)
2022-10-28
CTF-DailyBugle TryTheBox渗透测试(三)
2022-10-20
文章目录