《AI-Driven Cybersecurity and Threat Intelligence》是由Iqbal H. Sarker撰写的一本专注于人工智能（AI）在网络安全和威胁情报领域应用的前沿著作。本书由Springer Nature Switzerland AG于2024年出版，全面探讨了AI技术如何革新网络安全的防御机制、威胁检测和情报分析，旨在为研究人员、从业者以及对AI和网络安全感兴趣的专业人士提供一个系统性的研究框架和实践指南。

书籍结构与主要内容

本书分为三个主要部分，系统地介绍了AI在网络安全中的应用现状、技术方法以及实际应用案例。

第一部分：基础知识

• 第1章：介绍了AI驱动的网络安全和威胁情报的基本概念，探讨了AI在网络安全中的潜力，包括机器学习、深度学习、生成式AI等技术在威胁检测、行为分析和自动化防御中的应用。

• 第2章：提供了网络安全的基础知识，包括常见术语、攻击框架（如网络杀伤链和MITRE ATT&CK）以及网络安全生命周期，为读者理解后续章节的技术细节奠定了基础。

第二部分：AI/XAI方法与新兴技术

• 第3章：深入探讨了机器学习和深度学习算法在网络安全中的应用，分析了不同学习技术（如监督学习、无监督学习、强化学习等）的特点及其在威胁检测和异常分析中的作用。

• 第4章：通过实验分析，评估了多种基于机器学习的安全模型在检测网络异常和攻击方面的有效性，使用了UNSW-NB15和NSL-KDD等知名数据集进行测试。

• 第5章：讨论了生成式AI在网络安全中的潜力，包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等技术在威胁模拟、数据增强和异常检测中的应用。

• 第6章：聚焦于网络安全数据科学，探讨了如何通过高级分析、知识发现和规则挖掘来构建可解释的AI模型，以增强网络安全的透明度和可解释性。

第三部分：实际应用领域与研究问题

• 第7章：探讨了AI在物联网（IoT）和智能城市应用中的网络安全作用，分析了AI如何通过行为分析和实时威胁检测来增强IoT设备的安全性。

• 第8章：讨论了AI在工业控制系统（ICS）和操作技术（OT）环境中的应用，强调了AI在异常检测、威胁预测和自动化响应中的潜力。

• 第9章：分析了AI在保护关键基础设施中的作用，包括能源、交通、通信等领域的实际应用案例，探讨了AI如何通过实时监控和预测性维护增强关键基础设施的韧性。

• 第10章：总结了AI在网络安全中的多样性应用，探讨了可解释AI和负责任AI的重要性，强调了在AI应用中需要考虑的伦理和可持续性问题。

书籍特色与价值

• 全面性：本书涵盖了从基础理论到实际应用的广泛内容，适合不同层次的读者。

• 前沿性：深入探讨了生成式AI、大型语言模型（LLM）等新兴技术在网络安全中的应用，反映了当前研究的最新进展。

• 实践性：通过实验分析和实际案例，展示了AI技术在网络安全中的具体应用，为从业者提供了宝贵的参考。

• 伦理考量：强调了在AI应用中需要考虑的伦理和责任问题，为负责任地使用AI技术提供了指导。

综上所述，《AI-Driven Cybersecurity and Threat Intelligence》是一本全面、前沿且具有实践价值的著作，为AI和网络安全领域的研究与应用提供了深刻的见解和指导。