第一次鐵人賽發文啊，擠張心情溢於言表 ><

開場廢言來說說為什麼選這個題目，還有這個系列文想涉及什麼主題~

其實原本想寫 Golang 、 WebAssemly 相關的，後來考慮準備時間不太夠，先來寫個類似小品集的東西好了。最近從天瓏入手了兩本書，都是機械工業出版社出版、劉焱所著的

• Web 安全機器學習入門 (以下簡稱入門)
• Web 安全深度學習實戰 (以下簡稱實戰)

說到這個不得不提一下這張圖，我們就粗略地使用這張圖的語境，去指涉往後需要提到 AI/ML/DL 的範圍。

回到那兩本書，入門有十七章，大概都是在介紹算法；實戰有十五章，挑了一些實際的問題，尤其是有開放資料的(Open Data)來解。我其實對 Security 議題不是很熟，連 CTF 都沒打過(遮臉)，我大致翻過這兩本書，跟入侵手法沒什麼關係，主要是用 data 的角度去看待 cyber security，當然前提是這個問題要有資料，最好是大量有 label 的資料，像是 spam mail 、 DGA …等這種問題。

然後這個系列也預計不會涉及 production grade 的系統，把 log streaming 進來作 model 、 inline blocking 的 issue …等這些問題，都不會提到 :)

就說是練習題了，就當作是以後遇到相關問題可以快速上手的機器學習-資安問題的腳手架，希望能撐過 30 天 QQ ，目前只找了約 10 個主題，會不會寫到一半開天窗…(講到好像有主題就不會開天窗一樣)，有什麼相關題目歡迎建議~

今天的 lab 就先使用 Google Colab，使用免費的 GPU 把 Tensorflow 跑起來吧!

當然不想直接調用 Tensorflow library ， Keras 讓建構 Tensorflow model 簡單到沒人性，我們使用 mnist 資料集當作 lab 範例，直接 copy Keras 的範例 貼上你的 colab notebook ，就會動了，整個過程不要 5 分鐘，直接 copy-paste 程式碼會動這件事，平台背後解決多少 dependency ，想想都有點小激動

直接看結果，點我