"本书围绕大数据背景下的数据挖掘技术与信息安全的交叉融合领域，从数据挖掘的基本概念入手，由浅入深、循序渐进地介绍数据挖掘分析的实施步骤、数据探索预处理、常用算法（分类算法、聚类分析、异常检测方法）等，以及前沿领域的深度学习、人工智能安全、对抗样本安全等内容。同时，为深入掌握相关方法的创新应用，本书精心筛选了恶意软件检测、网络流量分析、入侵检测等实践案例，综合运用数据挖掘方法剖析并解决这些实际问题，案例均采用Python语言编程实现。

本书既适用于计算机科学与技术、网络空间安全、人工智能、数据科学与技术等相关专业的本科生与研究生，也可作为信息安全工程师、数据科学家的工具书。本书提供了相关案例的在线实践与学习资源，旨在帮助读者掌握数据挖掘的基本知识，并将其应用于信息安全领域，为维护网络空间的安全贡献一份力量。

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