マルウェア データサイエンス サイバー攻撃の検出と分析の表紙

マルウェア データサイエンス サイバー攻撃の検出と分析(マルウェア データサイエンス サイバーコウゲキノケンシュツトブンセキ)

著者:
Joshua Saxe/Hillary Sanders/株式会社クイープ(ジョシュア サックス/ヒラリー サンダース/カブシキガイシャクイープ)
出版社:
マイナビ出版
出版日:
2019年10月23日頃
ISBN:
9784839968069
価格:
¥3,608
在庫:
1
判型:
単行本
総合
1383
中級者向け
Python機械学習深層学習scikit-learnニューラルネットワークセキュリティサイバーセキュリティデータサイエンス統計データ可視化

書籍紹介

悪意を持つソフトであるウイルス・マルウェア (malware) は年々増え続けその手口も高度化しつつあります。

本書ではマルウェアの検出・分析に、機械学習、統計、ソーシャルネットワーク分析、データ可視化など「データサイエンス」の手法を導入・活用する方法を伝授。 scikit-learn 、 Keras で独自のマルウェア検出器を構築する方法を解説します。

・コード分析で "同じ攻撃者" が作成する "新しいマルウェア"を特定
・独自の機械学習検出システムを構築し、ゼロデイ攻撃・マルウェアを捉える

・マルウェア検出器の精度を ROC 曲線で測定し、セキュリティの最善アプローチを選択

・データの視覚化で、マルウェアの傾向を特定・調査

・ DNN (ディープニューラルネットワーク) ベースの検出システムを Python で実装

データサイエンティストを目指す方、悪意を持つソフトウェア撃退のためデータサイエンス、ディープラーニングを活用したい方には最適の書籍となるでしょう!

no starch press 『 Malware Data Science:Attack Detection and Attribution 』の翻訳書。

1 章 マルウェアの静的解析の基礎
2 章 静的解析の応用:x86 逆アセンブリ

3 章 速習:動的解析

4 章 マルウェアネットワークを使った攻撃キャンペーンの特定

5 章 共有コード解析

6 章 機械学習に基づくマルウェア検出器の概要

7 章 機械学習に基づくマルウェア検出器の評価

8 章 機械学習に基づくマルウェア検出器の構築

9 章 マルウェアの傾向を可視化する

10 章 ディープラーニングの基礎

11 章 Keras を使ってニューラルネットワークマルウェア検出器を構築する

12 章 データサイエンティストになろう

A 付録:データセットとツール

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