"著者名:Joshua Saxe 著,Hillary Sanders 著,クイープ 訳 内容説明:高度なサイバー攻撃を防御! 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・分析する方法を解説する。【「TRC MARC」の商品解説】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【商品解説】"
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