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本書以作者團隊在隨機網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的理論創(chuàng)新和應(yīng)用實踐為支撐，全面介紹了復(fù)雜體系過程的隨機網(wǎng)絡(luò)模型，主要內(nèi)容包括隨機網(wǎng)絡(luò)模型要素和結(jié)構(gòu)框架、智能隨機網(wǎng)絡(luò)模型、不確定性隨機網(wǎng)絡(luò)模型，以及衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)建模和資源管控、復(fù)雜體系效能評估、復(fù)雜體系可靠性建模、區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析等。

本書從基于人工智能助力網(wǎng)絡(luò)安全的視角出發(fā)，瞄準助力攻擊和助力防御兩個方向，刻畫人工智能攻擊鏈框架，著重描述自動化漏洞挖掘、軟件漏洞自動化利用、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱秘精準型惡意代碼、隱秘精準型惡意代碼的增強實現(xiàn)、基于深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)的未知特征惡意代碼檢測、基于知識圖譜的威脅發(fā)現(xiàn)等6方面技術(shù)成果，在對比梳理全球**相關(guān)研究進

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