出版社内容情報
あらゆるビジネス上の意思決定はデータに基づいて行われるべきであり、サイバーセキュリティも例外ではありません。
定量化可能なサイバーセキュリティの技術とデータサイエンスを習得し、データを活用して脅威の検出、対応、軽減を強化する方法を本書では学びます。生データを意味のある情報に変換し、数値によって明らかになった脆弱性に積極的に対処できるようになります。
・指標プログラムを組織目標に合わせる
・リアルタイム脅威検出ダッシュボードの設計
・AI と機械学習を用いた予測型サイバーセキュリティ
・データ駆動型インシデント対応
・アラート疲労を軽減するためのATLAS手法を適用
AIや機械学習を活用した検出と予測など、効果的なデータ駆動型サイバーセキュリティ対策の実装方法も解説します。セキュリティを組織戦略の中核に据え、サイバーセキュリティをより広範なビジネス目標と整合させる方法を提示します。CISO やセキュリティマネージャーであれば、エンジニアでない関係者に指標を伝えるための手法が非常に役立つでしょう。
・良いセキュリティメトリクスとは何か
・「サイバーセキュリティの目標」と「ビジネスの目標」をどのように整合させるべきか
・潜在的な脅威や異常をリアルタイム予測できる高度な統計手法、機械学習アプローチ、生成AI 技術を解説
事後対応型から先回り型へ。Manning刊『Data-Driven Cybersecurity』の翻訳企画。
Part 1 基盤の構築
第1章 サイバーセキュリティメトリクスの導入
第2章 サイバーセキュリティ分析ツールキット
第3章 セキュリティメトリクスプログラムの実装
第4章 ビジネス戦略へのメトリクス統合
Part 2 重要なメトリクス
第5章 基盤の確立
第6章 サイバーリスクの基礎
第7章 資産の保護
第8章 継続的脅威検知
第9章 インシデント管理と復旧
Part 3 基礎を超えて： 高度分析、機械学習、AI
第10章 高度なサイバーセキュリティメトリクス
第11章 高度な統計分析
第12章 高度な機械学習分析
第13章 サイバーセキュリティメトリクスにおける生成AI
【目次】
Part 1 基盤の構築
第1章 サイバーセキュリティメトリクスの導入
第2章 サイバーセキュリティ分析ツールキット
第3章 セキュリティメトリクスプログラムの実装
第4章 ビジネス戦略へのメトリクス統合
Part 2 重要なメトリクス
第5章 基盤の確立
第6章 サイバーリスクの基礎
第7章 資産の保護
第8章 継続的脅威検知
第9章 インシデント管理と復旧
Part 3 基礎を超えて： 高度分析、機械学習、AI
第10章 高度なサイバーセキュリティメトリクス
第11章 高度な統計分析
第12章 高度な機械学習分析
第13章 サイバーセキュリティメトリクスにおける生成AI
内容説明
あらゆるビジネス上の意思決定はデータに基づいて行われるべきであり、サイバーセキュリティも例外ではありません。本書は、定量化可能なサイバーセキュリティの技術を習得し、データを活用した脅威の検出、対応、軽減を強化する方法を学びます。生データを意味のある情報に変換し、数値によって明らかになった脆弱性に積極的に対処できるようになります。指標プログラムを組織目標に合わせる、リアルタイム脅威検出ダッシュボードの設計、ＡＩと機械学習を用いた予測型サイバーセキュリティ、データ駆動型インシデント対応、アラート疲労を軽減するためのＡＴＬＡＳ手法を適用。またＡＩや機械学習を活用した検出と予測など、効果的なデータ駆動型サイバーセキュリティ対策の実装方法を解説しセキュリティを組織戦略の中核に据え、サイバーセキュリティをより広範なビジネス目標と整合させる方法を例示します。ＣＩＳＯやセキュリティマネージャーであれば、非技術系の関係者に指標を伝えるための手法が非常に役立つでしょう。
目次
１ 基盤の構築（サイバーセキュリティメトリクスの導入；サイバーセキュリティ分析ツールキット；セキュリティメトリクスプログラムの実装；ビジネス戦略へのメトリクス統合）
２ 重要なメトリクス（基盤の確立；サイバーリスクの基礎；資産の保護；持続的脅威検知；インシデント管理と復旧）
３ 基礎を超えて：高度分析、機械学習、ＡＩ（高度なサイバーセキュリティメトリクス；高度な統計分析；高度な機械学習分析；サイバーセキュリティメトリクスにおける生成ＡＩ）
著者等紹介
マッティ，マリアーノ［マッティ，マリアーノ］ ［Ｍａｔｔｅｉ，Ｍａｒｉａｎｏ］
テンプル大学のコンピュータ・情報科学学部における非常勤教授であり、３０年以上にわたるサイバーセキュリティおよびＡＩイノベーションの経験を持つ認定最高情報セキュリティ責任者（ＣＩＳＯ）。バイオテクノロジー、製薬、医療機器分野においてセキュリティ変革を指揮し、臨床試験、製造自動化、品質システム、規制遵守の枠組みにおいてＡＩ駆動型の能力と堅牢なサイバー防御を統合してきた。キャリアを通じて、リスク管理のための予測分析、ＡＩを活用した脅威検知、プロセス最適化、規制対応のためのＡＩガバナンスなど、その取り組みは多岐にわたっている。最先端の人工知能と、実証済みのサイバーセキュリティ手法を融合させることで、進化し続ける脅威に先手を打ちつつ、厳格なコンプライアンス基準を維持できるよう、組織を支援している。筆者はテンプル大学でサイバー防衛と情報保証の修士号を取得し、データに基づく意思決定への強いこだわりを持つようになった
Ｙａｇａｍｉ，Ｋａｚｕｈｉｋｏ［ＹＡＧＡＭＩ，ＫＡＺＵＨＩＫＯ］
学生時代セキュリティに魅了されて以来、主に英語文献を通じて専門性を磨く。諸外国との情報格差を埋め、国内の安全保障に少しでも寄与したい思いで翻訳に取り組んでいる（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
