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Malware Data Science : Attack Detection and Attribution - Joshua Saxe & Hillary Sanders

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Plongez au cœur de la cybersécurité moderne avec l'ouvrage "Malware Data Science : Attack Detection and Attribution". Ce livre technique, écrit par Joshua Saxe et Hillary Sanders, explore comment utiliser le machine learning, les statistiques et la visualisation de données pour identifier, analyser et classer les logiciels malveillants à grande éch...

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Description produit

Marque
GENERIC
Titre
Malware Data Science: Attack Detection and Attribution
Éditeur
No Starch Press
Type de produit
Paperback
Présentation du livre
Paperback
Date de sortie
9/25/2018 12:00:00 AM
Langue d'origine
English
ISBN
1593278594
Nombre de pages
272 pages
Langue
English
Résumé
Malware Data Science explains how to identify, analyze, and classify large-scale malware using machine learning and data visualization.Security has become a "big data" problem. The growth rate of malware has accelerated to tens of millions of new files per year while our networks generate an ever-larger flood of security-relevant data each day. In order to defend against these advanced attacks, you'll need to know how to think like a data scientist. In Malware Data Science, security data scientist Joshua Saxe introduces machine learning, statistics, social network analysis, and data visualization, and shows you how to apply these methods to malware detection and analysis. You'll learn how to:- Analyze malware using static analysis- Observe malware behavior using dynamic analysis- Identify adversary groups through shared code analysis- Catch 0-day vulnerabilities by building your own machine learning detector- Measure malware detector accuracy- Identify malware campaigns, trends, and relationships through data visualization Whether you're a malware analyst looking to add skills to your existing arsenal, or a data scientist interested in attack detection and threat intelligence, Malware Data Science will help you stay ahead of the curve. Read more
Auteur
Joshua Saxe, Hillary Sanders
Date de parution
9/25/2018 12:00:00 AM