상세정보
멀웨어 데이터 과학 공격 탐지 및 원인 규명

멀웨어 데이터 과학 공격 탐지 및 원인 규명

저자
Joshua Saxe
출판사
영진.com
출판일
2021-09-09
등록일
2021-11-24
파일포맷
COMIC
파일크기
101KB
공급사
우리전자책
지원기기
PC PHONE TABLET 프로그램 수동설치 뷰어프로그램 설치 안내
현황
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책소개

* 이 책의 구성
Chapter 1: 기본 정적 멀웨어 분석에서는 멀웨어 파일들을 판별하고 이들이 컴퓨터에서 어떻게 악의적인 목적을 달성하는지 알아내기 위한 정적 분석 기법을 다룬다.

Chapter 2: 기본 정적 분석을 넘어 - x86 디스어셈블리에서는 x86 어셈블리 언어와 멀웨어의 디스어셈블 및 리버스 엔지니어링 방법에 대한 간략한 개요를 제공한다.

Chapter 3: 동적 분석 개요에서는 동적 분석에 대해 논의하면서 리버스 엔지니어링 섹션을 마무리하며, 통제된 환경에서 멀웨어를 실행하여 행동양식을 학습한다.

Chapter 4: 멀웨어 네트워크를 이용한 캠페인 공격 식별에서는 멀웨어 프로그램이 호출하는 호스트 이름과 같은 공유 속성을 기반으로 멀웨어를 분석하고 시각화하는 방법을 알아본다.
Chapter 5: 공유 코드 분석에서는 멀웨어 샘플 간의 공유 코드 관계를 식별하고 시각화하는 방법을 설명하며, 이는 멀웨어 샘플 그룹의 출처가 몇 개의 범죄 그룹인지 식별하는 데 도움이 된다.

Chapter 6: 머신러닝 기반 멀웨어 탐지기는 머신러닝의 기본 개념에 대한 쉽고, 직관적인 소개이다. 머신러닝 관련 경험이 있다면 이 챕터는 편안한 기분전환이 될 것이다.

Chapter 7: 멀웨어 탐지 시스템 평가에서는 최선의 접근 방법을 선택할 수 있도록 기본적인 통계 메서드들을 사용하여 머신러닝 시스템의 정확도를 평가하는 방법을 보여준다.

Chapter 8: 머신러닝 탐지기 만들기는 머신러닝 시스템 구축에 사용 가능한 오픈 소스 머신러닝 도구를 소개하고 사용법을 설명한다.
Chapter 9: 멀웨어 트렌드 시각화에서는 공격 캠페인과 트렌드를 파악하기 위해 파이썬을 사용하여 멀웨어 위협 데이터를 시각화하는 방법과 보안 데이터를 분석할 때 일상적인 워크플로우에 데이터 시각화를 통합하는 방법에 대해 다룬다.

Chapter 10: 딥러닝 기초는 딥러닝의 기초가 되는 기본 개념을 다룬다.

Chapter 11: Keras를 활용한 신경망 멀웨어 탐지기 만들기에서는 오픈 소스 툴을 사용하여 파이썬에 딥러닝 기반 멀웨어 탐지 시스템을 구현하는 방법에 대해 설명한다.

Chapter 12: 데이터 과학자 되기에서는 데이터 과학자가 되기 위한 다양한 경로와 실무에 도움이 되는 소양을 공유하며 이 책을 마무리한다.

부록: 데이터셋 및 도구 개요는 책에 첨부된 데이터와 예시 도구의 구현을 설명한다

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