Il manuale del malware Android: Rilevamento e analisi umana e meccanica

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una guida completa al reverse engineering e al rilevamento di malware Android, adatta sia ai principianti che ai professionisti esperti. Copre argomenti essenziali, tra cui le categorie di malware, l'analisi statica e dinamica e l'applicazione di tecniche di apprendimento automatico per il rilevamento.

⬤ Approccio olistico all'apprendimento del malware Android, adatto sia ai principianti che agli utenti esperti
⬤ informazioni ben strutturate sulle categorie di malware
⬤ capitoli pratici sull'analisi statica e dinamica
⬤ contenuti teorici equilibrati sull'apprendimento automatico
⬤ accessibile ai lettori senza un'ampia preparazione nel settore.

Alcuni lettori potrebbero trovare il materiale teorico sull'apprendimento automatico difficile da digerire senza conoscenze preliminari. Limitata profondità in alcuni argomenti avanzati, poiché un singolo libro non può coprire tutto.

(basato su 3 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

The Android Malware Handbook: Detection and Analysis by Human and Machine

Contenuto del libro:

Scritta da ricercatori di machine-learning e membri del team Android Security, questa guida a stelle e strisce affronta l'analisi e il rilevamento del malware che ha come obiettivo il sistema operativo Android.

Questa guida completa alle minacce informatiche per Android presenta le minacce attuali che si trovano ad affrontare il sistema operativo più diffuso al mondo. Dopo aver esplorato la storia degli attacchi visti in natura dal momento del lancio di Android, comprese diverse famiglie di malware precedentemente assenti dalla letteratura, si farà pratica di approcci statici e dinamici all'analisi di esemplari reali di malware. Successivamente, esaminerete le tecniche di apprendimento automatico utilizzate per rilevare le app dannose, i tipi di modelli di classificazione che i difensori possono utilizzare e le varie caratteristiche dei campioni di malware che possono diventare input per questi modelli. Adatterete quindi queste strategie di apprendimento automatico all'identificazione di categorie di malware come trojan bancari, ransomware e frodi via SMS.

Imparerete:

⬤ Come il malware Android storico può migliorare la comprensione delle minacce attuali.

⬤ Come identificare e analizzare manualmente il malware Android attuale utilizzando strumenti di reverse-engineering statici e dinamici.

⬤ Come gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare migliaia di app per rilevare il malware su scala.