Malware Data Science: Támadások felderítése és attribúciója

Olvasói vélemények

A „Malware Data Science” című könyvet általánosságban jó fogadtatásban részesítették az adattudomány és a kiberbiztonság metszéspontjának közérthető bevezetése miatt, amely a gyakorlati gyakorlatokat a gépi tanulás és a rosszindulatú programok elemzésének kulcsfogalmaival kombinálja. Ugyanakkor kritika érte, hogy felületesen tárgyalja a haladó témákat, és elavult eszközökre támaszkodik.

Számos kritikus dicsérte a könyvet az összetett témák világos magyarázataiért, a gyakorlati feladatok beillesztéséért, valamint azért, hogy a kezdők számára is hozzáférhető, ugyanakkor a tapasztalt elemzők számára is értéket nyújt. A könyv megérkezéskori állapotát is pozitívan emelték ki.

A kritikusok megjegyezték, hogy a könyvből hiányzik a mélység a gépi tanulás és a rosszindulatú programok elemzésével kapcsolatos fogalmak kezelésében. Néhány kritikus csalódott a Python 2-t használó elavult kódolási példák, a hiányos kód/adat hivatkozások, valamint a több technikai részletet preferáló megjegyzések miatt. Aggályokat fogalmaztak meg azzal kapcsolatban is, hogy az átfogó megértéshez további forrásokra van szükség.

(18 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Malware Data Science: Attack Detection and Attribution

Könyv tartalma:

A Malware Data Science elmagyarázza, hogyan lehet nagyméretű rosszindulatú szoftvereket azonosítani, elemezni és osztályozni a gépi tanulás és az adatvizualizáció segítségével.

A biztonság "nagy adat" problémává vált. A rosszindulatú szoftverek növekedési üteme évi több tízmillió új fájlra gyorsult, miközben hálózataink naponta egyre nagyobb biztonsági szempontból releváns adatok áradatát generálják. Ahhoz, hogy védekezhessünk ezek ellen a fejlett támadások ellen, tudnunk kell, hogyan gondolkodjunk adattudósként.

A Malware Data Science című könyvben Joshua Saxe biztonsági adatkutató bemutatja a gépi tanulást, a statisztikát, a közösségi hálózatelemzést és az adatvizualizációt, és megmutatja, hogyan alkalmazhatja ezeket a módszereket a rosszindulatú programok felderítésére és elemzésére.

Megtanulhatja, hogyan:

- Elemezzen rosszindulatú szoftvereket statikus elemzéssel.

- A rosszindulatú programok viselkedésének megfigyelése dinamikus elemzéssel.

- Azonosítsa az ellenfélcsoportokat a megosztott kód elemzésével.

- A 0-napos sebezhetőségek felderítése saját gépi tanulási detektor építésével.

- Mérje a rosszindulatú szoftverek detektorának pontosságát.

- A rosszindulatú programok kampányainak, trendjeinek és összefüggéseinek azonosítása az adatok vizualizálásával.

Akár rosszindulatú szoftverek elemzője, aki a meglévő arzenálját szeretné kiegészíteni készségekkel, akár a támadások felderítése és a fenyegetések felderítése iránt érdeklődő adattudós, a Malware Data Science segít Önnek abban, hogy mindig az élvonalban maradjon.