这是作者恶意代码分析、网络安全、系统安全等系列教程，主要是通过机器学习、人工智能和深度学习来分析恶意代码的在线笔记。希望对您有所帮助，学无止境，一起加油。
[网络安全自学篇] 二十三.基于机器学习的恶意请求识别及安全领域中的机器学习
LogisticsRegression-WebURL - 数据集及实验
基本思路如下：
- 读取正常请求和恶意请求数据集，预处理设置类标y和数据集x
- 通过N-grams处理数据集，并构建TF-IDF特征矩阵，每个请求对应矩阵的一行数据
- 数据集拆分为训练数据和测试数据
- 使用机器学习逻辑回归算法对特征矩阵进行训练，得出对应的模型
- 使用训练的模型对 未知URL请求进行检测，判断其是恶意请求或正常请求
[网络安全自学篇] 二十四.基于机器学习的入侵检测和攻击识别——以KDD CUP99数据集为例
KDD_CUP99_KNN_Attack - KNN数据分析
KDD_CUP99_KNN_Preprocess - 数据预处理&KNN分析
KDD_CUP_1999_AllData - 完整数据集
它有几个亮点：
- 详细介绍了数据分析预处理中字符特征转换为数值特征、数据标准化、数据归一化，这都是非常基础的工作。
- 结合入侵检测应用KNN实现分类。
- 绘制散点图采用序号、最小欧式距离、类标，ROC曲线绘制都是之前没分享的。
但也存在很多缺点，希望后续继续完善及深入学习。
该资源重点介绍机器学习、人工智能、深度学习应用于恶意代码是被。
作者CSDN原文链接：https://blog.csdn.net/Eastmount
建议读者结合作者CSDN的系列“网络安全自学篇”学习。
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[网络安全自学篇] 十四.Python攻防之基础常识、正则表达式、Web编程和套接字通信（一）
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[网络安全自学篇] 二十.Powershell基础入门及常见用法（二）
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[网络安全自学篇] 二十二.Web渗透之网站信息、域名信息、端口信息、敏感信息及指纹信息收集
[网络安全自学篇] 二十三.基于机器学习的恶意请求识别及安全领域中的机器学习
[网络安全自学篇] 二十四.基于机器学习的恶意代码识别及人工智能中的恶意代码检测
[网络安全自学篇] 二十五.Web安全学习路线及木马、病毒和防御初探
[网络安全自学篇] 二十六.Shodan搜索引擎详解及Python命令行调用
[网络安全自学篇] 二十七.Sqlmap基础用法、CTF实战及请求参数设置（一）
PS：后续作者会陆续将Python网络爬虫、数据分析、深度学习和图像识别、知识图谱的代码分别共享出来，供大家一起交流学习。且行且珍惜，真的很感谢这来之不易的博士学习机会，加油。
By:Easatmount 杨秀璋 2019-11-23
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