书目详细信息
： 基于数据科学的恶意软件分析
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-64652-5:CNY79.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 基于数据科学的恶意软件分析/.(美) 约书亚·萨克斯, 希拉里·桑德斯著/.Joshua Saxe, Hillary Sanders/.何能强, 严寒冰译 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2020 |
| 载体形态项： | XVIII, 228页:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 网络空间安全技术丛书 |
| 提要文摘： | 本书侧重在将数据科学应用于恶意软件，旨在更全面地展示如何将数据科学技术应用于解决重大的网络安全问题。通过了解恶意软件的数据科学，您将能够更好地将数据科学应用到其他网络安全领域，比如网络攻击、钓鱼邮件或可疑用户行为等检测工作。本书的第1-3章涵盖了理解本书后面讨论恶意软件数据科学技术所必需的基本逆向工程概念。第4章和第5章重点关注恶意软件的关系分析，其中包括查看恶意软件集合之间的相似性和差异性，以识别针对组织的恶意软件攻击活动。第6-9章涵盖了需要了解的关于理解、应用和实现基于机器学习恶意软件检测系统的所有内容。这些章节的内容还为将机器学习应用于其他网络安全场景提供了基础。第10-12章介绍深度学习的内容。 |
| 题名主题： | 计算机网络 安全技术 研究 |
| 索书号： | TP393.08/S11 |
| 中图分类： | TP393.08 |
| 个人名称等同： | 萨克斯 著 |
| 个人名称等同： | 桑德斯 著 |
| 个人名称次要： | 何能强 译 |
| 个人名称次要： | 严寒冰 译 |
| 记录来源： | CN 百万庄 20200416 |