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31.12.2020 | 歴史

データ分析とデータサイエンス

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発行元 小林 佐保 .

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    商品基本情報

    • 著者:  Joshua Saxe, Hillary Sanders
    • 訳者:  株式会社クイープ
    • 発売日:  2019年10月23日
    • 出版社:  マイナビ出版
    • 商品番号:  5700000002895
    • 言語:  日本語
    • 対応端末:  電子書籍リーダー,Android,iPhone, iPad,デスクトップアプリ

    エディションノート


    ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。

    ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

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    データサイエンスの手法でマルウェアを暴く!


    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。


    ●目次

    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


    ●著者

    Joshua Saxe(ジョシュア・サックス):セキュリティソフトウェアの大手ベンダーSophosのチーフ・データサイエンティスト。マルウェア感染から守るニューラルネットワークベース・マルウェア検出器の開発責任者。DARPAが資金提供する米国政府向けセキュリティデータ調査プロジェクトを5年間リードした経験を持つ。


    Hillary Sanders(ヒラリー・サンダース):Sophosのシニアソフトウェアエンジニア&データサイエンティスト。ニューラルネットワーク、機械学習、およびマルウェア類似度分析などセキュリティ技術の発明と製品化において重要な役割を果してきた。Black Hat USAやBSides Las Vegasなどのセキュリティカンファレンスで定期的に講演している。


    ●翻訳

    株式会社クイープ:1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『プラトンとナード』、『サイバーセキュリティ レッドチーム実践ガイド』、『PythonとKerasによるディープラーニング』(マイナビ出版)、『Raspberry Piで学ぶコンピュータアーキテクチャ』(オライリー・ジャパン)などがある。

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