MALWARE DATA SCIENCE
Attack Detection and Attribution

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Si está trabajando en seguridad, es probable que esté utilizando la ciencia de datos más que nunca, incluso si no se da cuenta. Por ejemplo, su producto antivirus utiliza algoritmos de ciencia de datos para detectar malware. Su proveedor de firewall puede tener algoritmos de ciencia de datos que detectan actividad de red sospechosa. Su software de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) probablemente utiliza la ciencia de los datos para identificar tendencias sospechosas en sus datos. Conspicuamente o no, toda la industria de la seguridad se está moviendo hacia la incorporación de más ciencia de datos en los productos de seguridad.

CONTENIDOS:

Introducción
Capítulo 1: Análisis Básico de Malware Estático
Capítulo 2: Más allá del análisis estático básico: desmontaje x86
Capítulo 3: Una breve introducción al análisis dinámico
Capítulo 4: Identificación de campañas de ataque utilizando redes de malware
Capítulo 5: Análisis de código compartido
Capítulo 6: Descripción de los detectores de malware basados ​​en el aprendizaje automático
Capítulo 7: Evaluación de los sistemas de detección de malware
Capítulo 8: Construyendo detectores de aprendizaje automático
Capítulo 9: Visualizar las tendencias de malware
Capítulo 10: Conceptos básicos de aprendizaje profundo
Capítulo 11: Construyendo un detector de malware de red neuronal con Keras
Capítulo 12: Convertirse en un científico de datos
Apéndice: Una descripción general de conjuntos de datos y herramientas

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