本书共分7章。第1章介绍渗透测试的基础背景知识；第2章对智能化渗透测试中使用的典型机器学习算法及其安全漏洞进行了梳理；第3章介绍典型的开源情报工具软件和基于机器学习的键盘窃.听和密码猜解方法；第4章介绍机器学习方法在黑盒、灰盒和白盒漏洞挖掘中的应用；第5章介绍机器学习算法在渗透攻击规划中的应用；第6章介绍典型的智能化渗透攻击场景；第7章对开源智能化渗透测试框架GyoiThon和DeepExploit的自动化漏洞发现和利用进行了分析测试。
本书从基于人工智能(AI)的渗透测试和面向AI漏洞的渗透测试两个方面出发，结合经典渗透测试中的情报收集、漏洞挖掘、攻击规划和渗透攻击4个阶段展现了人工智能赋能下的渗透测试方法，力求理论联系实际，面向技术发展前沿。
本书适合作为网络空间安全、信息安全相关专业高年级本科生的选修课教材，特别适合作为研究生的专业课教材，同时也可供从事计算机网络安全、计算机网络渗透测试和网络攻防工作的技术人员作为推荐的参考书。
第1章绪论
1.1引言
1.2网络安全形势分析
1.3渗透测试概述
13.1渗透测试定义
1.3.2渗透测试的重要性
1.3.3渗透测试的主要内容
1.3.4常用的渗透测试工具
1.4基于AI的渗透测试
1.5面向AI漏洞的渗透测试
1.6本书总体框架
参考文献
第2章智能化渗透测试概述
2.1引言
2.2AI在渗透测试不同阶段的使用
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