Scienza dei dati sul malware: Rilevamento e attribuzione degli attacchi

Recensioni dei lettori

Il libro “Malware Data Science” è generalmente ben accolto per la sua introduzione accessibile all'intersezione tra scienza dei dati e cybersicurezza, che combina esercizi pratici con concetti chiave di apprendimento automatico e analisi delle minacce informatiche. Tuttavia, è stato criticato per la copertura superficiale di argomenti avanzati e per la dipendenza da strumenti obsoleti.

Molti recensori hanno lodato il libro per le spiegazioni chiare di argomenti complessi, l'inclusione di esercizi pratici e la sua accessibilità per i principianti, pur offrendo valore agli analisti esperti. Anche le condizioni del libro all'arrivo sono state valutate positivamente.

I critici hanno notato che il libro manca di profondità nella trattazione dei concetti di apprendimento automatico e di analisi delle minacce informatiche. Alcuni recensori sono rimasti delusi dagli esempi di codifica obsoleti che utilizzano Python 2, dai riferimenti incompleti a codice/dati e dalla preferenza per maggiori dettagli tecnici. Ci sono anche preoccupazioni riguardo alla necessità di ulteriori risorse per una comprensione completa.

(basato su 18 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Malware Data Science: Attack Detection and Attribution

Contenuto del libro:

Malware Data Science spiega come identificare, analizzare e classificare il malware su larga scala utilizzando l'apprendimento automatico e la visualizzazione dei dati.

La sicurezza è diventata un problema di "big data". Il tasso di crescita delle minacce informatiche si è accelerato fino a raggiungere decine di milioni di nuovi file all'anno, mentre le nostre reti generano ogni giorno una marea sempre più grande di dati rilevanti per la sicurezza. Per difendersi da questi attacchi avanzati, è necessario saper pensare come un data scientist.

In Malware Data Science, Joshua Saxe, scienziato dei dati di sicurezza, introduce l'apprendimento automatico, le statistiche, l'analisi delle reti sociali e la visualizzazione dei dati e mostra come applicare questi metodi al rilevamento e all'analisi delle minacce informatiche.

Imparerete a:

- Analizzare il malware utilizzando l'analisi statica.

- Osservare il comportamento del malware utilizzando l'analisi dinamica.

- Identificare i gruppi di avversari attraverso l'analisi del codice condiviso.

- Individuare le vulnerabilità 0-day costruendo un proprio rilevatore di apprendimento automatico.

- Misurare l'accuratezza dei rilevatori di malware.

- Identificare campagne di malware, tendenze e relazioni attraverso la visualizzazione dei dati.

Che siate analisti di malware che desiderano aggiungere competenze al vostro arsenale esistente o scienziati dei dati interessati al rilevamento degli attacchi e all'intelligence delle minacce, Malware Data Science vi aiuterà a rimanere all'avanguardia.