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| 內容簡介： |
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本书主要分为四个部分：第一部分讨论了网络空间欺骗推理框架;第二部分是网络空间欺骗的动态决策;第三部分研究了基于网络的欺骗的新型方案;第四部分讨论了针对恶意软件的自动化欺骗技术。全书各章节从理论框架、决策过程、网络空间欺骗方案、恶意软件自动化欺骗对抗技术四个维度深入探讨了欺骗技术的当前近期新研究进展，以及关键的自动化技术，这些都为安全研究人员和科研工作者提供了理论和实践的指导，方便他们加深对本书中的欺骗概念和技术的理解，开辟潜在的发展方向和研究途径。
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| 目錄：
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第一部分 网络空间欺骗推理框架
第1章 使用深度学习生成关系型诱饵数据
1．1 引言
1．2 相关工作
1．3 背景
1．3．1 深度学习
1．3．2 差分隐私
1．3．3 差分隐私合成定理
1．4 方法论
1．4．1 差分隐私合成数据生成模型
1．5 实验
1．5．1 任务1：针对不具备诱饵数据知识攻击者的网络欺骗
1．5．2 任务2：针对具备诱饵数据知识攻击者的网络欺骗
1．6 结论
参考文献
第2章 面向智能的网络空间欺骗系统
2．1 引言
2．2 准备知识
2．2．1 智能网络空间防御代理
2．2．2 主动防御
2．3 面向智能的网络空间欺骗系统
2．3．1 应用场景
2．3．2 AHEAD系统的架构
2．4 Pot的演进：ADARCH
2．4．1 ADARCH设计
2．4．2 Python嵌入和扩展
2．4．3 ADARCH框架的优势
2．5 结论
2．6 习题
参考文献
第3章 蜜罐欺骗战术
3．1 引言
3．2 蜜罐欺骗的选择
3．3 一些策略案例
3．4 欺骗博弈
3．5 蜜罐实验
3．6 练习
参考文献
……
第二部分 网络空间欺骗动态决策
第三部分 基于网络的欺骗
第四部分 恶意软件欺骗
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