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悪意を持つ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、悪意を持つ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。