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)

Name: 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
Author: Joshua Saxe/Hillary Sanders/株式会社クイープ
ISBN: 9784839968069

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
在庫:: 在庫あり

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

Amazon で見る楽天ブックスで見る

なぜ注目されているか

総合

1401位

↓ 5 ランクダウン

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