Introducción al aprendizaje automático con aplicaciones a la seguridad de la información

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Título original:

Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security

Contenido del libro:

Introducción al aprendizaje automático con aplicaciones en seguridad de la información, segunda edición ofrece una introducción probada en el aula a una amplia variedad de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, reforzada mediante aplicaciones realistas. El libro es accesible y no demuestra teoremas ni se detiene en la teoría matemática. El objetivo es presentar los temas a un nivel intuitivo, con el detalle suficiente para aclarar los conceptos subyacentes.

El libro trata en profundidad los principales temas clásicos del aprendizaje automático, como los modelos ocultos de Markov (HMM), las máquinas de vectores soporte (SVM) y la agrupación. Otros temas de aprendizaje automático incluyen k-Nearest Neighbor (k-NN), boosting, Random Forests y Linear Discriminant Analysis (LDA). Se tratan en profundidad los temas fundamentales del aprendizaje profundo como la retropropagación, las redes neuronales convolucionales (CNN), los perceptrones multicapa (MLP) y las redes neuronales recurrentes (RNN). También se presenta una amplia gama de arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo, entre las que se incluyen la memoria a largo plazo (LSTM), las redes generativas adversariales (GAN), las máquinas de aprendizaje extremo (ELM), las redes residuales (ResNet), las redes profundas de creencia (DBN), las representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores (BERT) y Word2Vec. Por último, se tratan varios temas de aprendizaje profundo de vanguardia, como la regularización de abandonos, la atención, la explicabilidad y los ataques de adversarios.

La mayoría de los ejemplos del libro proceden del campo de la seguridad de la información, y muchas de las aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo se centran en el malware. Las aplicaciones presentadas sirven para desmitificar los temas ilustrando el uso de diversas técnicas de aprendizaje en escenarios sencillos. Algunos de los ejercicios de este libro requieren programación, y se presuponen conceptos informáticos elementales en algunas de las secciones de las aplicaciones. Sin embargo, cualquier persona con un mínimo de experiencia informática no debería tener problemas con este aspecto del libro.

Los recursos para el profesor, incluidas las diapositivas de PowerPoint, los vídeos de las clases y otros materiales relevantes, se encuentran en un sitio web adjunto: http: //www.cs. sjsu.edu/ stamp/ML/.