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题名/责任者:

联邦学习原理与算法/耿佳辉[等]编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-72853-5/CNY109.00

载体形态项:

xii, 220页:图;26cm

并列正题名:

Cyberspace security technology federated learning

丛编项:

网络空间安全技术丛书

个人责任者:

耿佳辉 编著

个人责任者:

牟永利 编著

个人责任者:

李青 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

国家出版基金项目

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 牟永利, 李青, (挪) 容淳铭

书目附注:

有书目 (第217-220页)

提要文摘附注:

本书全面阐述了网络靶场与攻防演练的基础理论、重要技术与实施要点，梳理了网络靶场的演进脉络与发展趋势，总结了网络靶场的常见类型与应用模式，围绕实现主流靶场所需要的关键技术地图、系统平台、核心能力、建设路径、运营模式，结合具体案例，进行了深入浅出的分析讲解与详细指导。为了使读者能更具体地把握网络靶场的实际功能，本书以网络靶场运作的核心业务——攻防演练为主线，以点带面，从活动策划到组织实施，从平台构建与风险管控，从指挥调度到成果应用，提供较为系统全面的操作说明。

使用对象附注:

网络安全治理与监管人员、网络安全相关专业院校师生与研究机构人员、关键信息基础设施行业信息安全从业人员，以及广大的网络安全技术与文化爱好者

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