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New 멀웨어 데이터 과학 저자 Joshua Saxe | 페이지 256
ISBN 9788931463293 | 정가 24,000 | 출판일 2020-11-13
판매처

도서소개

이 책은 멀웨어에 적용되는 데이터 과학에 초첨을 맞추고 있다. 데이터 과학은 근 10년간 보안 산업 내외에서 기술적 트렌드로 자리매김하였고, 현재 우리 주변에 Amazon Echo, Siri, Google Home), 자율주행 자동차 등 이미 데이터 과학이 적용된 것들을 사용하고 있다.
데이터 과학은 통계, 수학, 데이터 시각화를 사용하여 데이터를 이해하고 예측하는 일련의 알고리즘 도구들로 현재 사이버 보안의 미래에 중요한 역할을 한다.
새로운 위협을 탐지하기 위해 훈련 데이터로부터 학습하는 머신러닝, 보안 데이터를 공격하는 캠페인을 식별하는데 도움이 되는 패턴을 탐색하는 데이터 마이닝, 데이터 시각화를 통해 의심 트렌드를 발견하기까지 멀웨어에 데이터 과학을 접목해 많은 내용들을 알아본다. 또한 딥러닝을 보안 데이터 과학 분야에 적용하여 Keras를 활용한 신경망 멀웨어 탐지기 만들기까지 배워본다. 각 챕터에 첨부된 멀웨어 샘플 코드와 데이터 설명을 제공하여 쉽게 따라할 수 있도록 자세하게 설명한다.

저자소개

Joshua Saxe
Joshua Saxe는 유수의 보안 업체 Sophos에서 데이터 과학 연구팀을 이끌고 있는 총괄 데
이터 과학자(Chief Data Scientist)이다. 그는 수천만 명의 고객들을 멀웨어 감염으로부
터 보호하는 Sophos의 신경망 기반 멀웨어 탐지기의 수석 개발자이기도 하다. Sophos에
합류하기 전, 그는 DARPA가 후원하는 미 정부 보안 데이터 연구 프로젝트를 5년간 지
휘했다.

Hillary Sanders
Hillary Sanders는 Sophos의 책임 소프트웨어 엔지니어이자 데이터 과학자로, 신경망,
머신러닝, 멀웨어 유사도 분석 기술의 발명과 상품화에 지대한 업적을 남겼다. Sophos
에 입사하기 전, Premise Data Corporation의 데이터 과학자였다. 그녀는 Blackhat USA
와 BSides Las Vegas의 보안 데이터 과학 학회에서 정기적으로 연설을 진행하고 있으며
UC Berkeley에서 통계학을 공부했다.

목차

서문
감사의 글
소개
챕터 1: 기본 정적 멀웨어 분석
챕터 2: 기본 정적 분석을 넘어: x86 디스어셈블리
챕터 3: 동적 분석 개요
챕터 4: 멀웨어 네트워크를 이용한 캠페인 공격 식별
챕터 5: 공유 코드 분석
챕터 6: 머신 러닝 기반 멀웨어 탐지 이해
챕터 7: 멀웨어 탐지 시스템 평가
챕터 9: 멀웨어 추세 시각화
챕터 10: 딥 러닝 기초
챕터 11: Keras를 활용한 신경망 멀웨어 탐지기 만들기
챕터 12: 데이터 과학자 되기
부록: 데이터셋 및 도구 개요

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