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

サックス，ジョシュア〈Ｓａｘｅ，Ｊｏｓｈｕａ〉/サンダース，ヒラリー【著】〈Ｓａｎｄｅｒｓ，Ｈｉｌｌａｒｙ〉/クイープ【訳】

マイナビ出版（2019/10発売）

• サイズ B5判／ページ数 283p／高さ 24cm
• 商品コード 9784839968069
• NDC分類 007.6
• Cコード C3055

出版社内容情報

悪意ある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、悪意ある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によるニューラルネットワークマルウェア検出器の構築
12章 データサイエンティストになろう
付録 データセットとツールの概要

内容説明

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

著者等紹介

サックス，ジョシュア［サックス，ジョシュア］ ［Ｓａｘｅ，Ｊｏｓｈｕａ］
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

サンダース，ヒラリー［サンダース，ヒラリー］ ［Ｓａｎｄｅｒｓ，Ｈｉｌｌａｒｙ］
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）
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