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

セキュリティのプロが、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」の手法を使ってマルウェアを検出・分析する方法を伝授。データサイエンティストを目指す方、悪意あるソフトウェア撃退のためデータサイエンス・ＡＩ的手法を活用したい方に格好の読み物となるでしょう！

目次 : マルウェアの静的解析の基礎/ 静的解析の応用：ｘ８６逆アセンブリ/ 速習：動的解析/ 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/ 共有コード解析/ 機械学習に基づくマルウェア検出器の概要/ 機械学習に基づくマルウェア検出器の評価/ 機械学習に基づくマルウェア検出器の構築/ マルウェアの傾向を可視化する/ ディープラーニングの基礎/ 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/ 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

【著者紹介】
ジョシュア・サックス : 大手セキュリティベンダーＳｏｐｈｏｓ（ソフォス）のチーフデータサイエンティスト。マルウェアの感染から守るニューラルネットワークベースのマルウェア検出器の開発責任者。ＤＡＲＰＡが出資する米国政府向けの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

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、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（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）