出版社内容情報
セキュリティエンジニアが機械学習の基本を楽しく学べる入門書！
セキュリティエンジニアを読者対象とした機械学習の入門書。フィッシングサイト、マルウェア検出、侵入検知システムなどのセキュリティ全般の課題に対して、機械学習を適用することでどのようなことが可能になるのか？ 本書ではサイバーセキュリティ対策でとても重要なこれらの知識を実装レベルで身につけます。また、どうすれば機械学習による検出を回避できるか、という点についても同時に解説します。サンプルコードはPython 3対応。Google Colaboratory上で実際に手を動かしながら学ぶことができます。
内容説明
情報セキュリティのエンジニアや研究者を読者対象とした機械学習の入門書。フィッシングサイト、マルウェア検出、侵入検知システムなどの情報セキュリティ全般の課題に対して、機械学習を適用することでどのようなことが可能になるのか？本書ではサイバーセキュリティ対策でとても重要なこれらの知識を実装レベルで身につけることができます。また、どうすれば機械学習による検出を回避できるか、という点についても同時に解説します。サンプルコードはＰｙｔｈｏｎ３対応。Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙ上で実際に手を動かしながら学ぶことができます。
目次
１章 情報セキュリティエンジニアのための機械学習入門
２章 フィッシングサイトと迷惑メールの検出
３章 ファイルのメタデータを特徴量にしたマルウェア検出
４章 ディープラーニングによるマルウェア検出
５章 データセットの作成
６章 異常検知
７章 ＳＱＬインジェクションの検出
８章 機械学習システムへの攻撃
９章 深層強化学習によるマルウェア検知器の回避
１０章 機械学習のヒント
付録Ａ 練習問題の解答
著者等紹介
シャビー，シハブ［シャビー，シハブ］ ［Ｃｈｅｂｂｉ，Ｃｈｉｈｅｂ］
情報セキュリティ研究者。サイバー攻撃の研究、サイバースパイやＡＰＴ攻撃の調査が専門。情報セキュリティが大好きで、情報セキュリティのさまざまな側面での経験を持つ。チュニジアのＴＥＫ‐ＵＰ大学でコンピュータサイエンスの学位（工学）を取得中。興味の中心は、インフラへの侵入テスト、ディープラーニング、マルウェア解析。２０１６年には、Ａｌｉｂａｂａ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ Ｈａｌｌ Ｏｆ Ｆａｍｅに選出された
新井悠［アライユウ］
株式会社ＮＴＴデータエグゼクティブセキュリティアナリスト。２０００年に情報セキュリティ業界に飛び込み、株式会社ラックにてＳＯＣ事業の立ち上げやアメリカ事務所勤務等を経験。その後、情報セキュリティの研究者としてＷｉｎｄｏｗｓやＩｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒといった著名なソフトウェアに数々の脆弱性を発見する。ネットワークワームの跳梁跋扈という時代の変化から研究対象をマルウェアへ移行させ、著作や研究成果を発表した。よりマルウェア対策に特化した仕事をしたいという想いから２０１３年８月にトレンドマイクロに転職。その後、さらに各業界のＩＴに関する知識の幅を広げたいという考えから２０１９年１０月より現職に活躍の場を移す。横浜国立大学博士後期課程在学中。大阪大学非常勤講師。経済産業省情報セキュリティ対策専門官。ＣＩＳＳＰ
一瀬小夜［イチノセサヨ］
２０００年から情報セキュリティに携わり、マルウェア解析、コンサルティング、セミナー講師などさまざまな業務に従事。２０１４年からはＣＴＦ ｆｏｒ ＧＩＲＬＳの運営メンバーとして、バイナリ解析の講義なども行う
黒米祐馬［クロゴメユウマ］
２０１７年に日本電信電話株式会社に入社。マルウェア対策技術の研究開発に従事。研究の立ち上げから難関国際会議への論文採択、産学連携を通じた研究成果の社会実装までを経験する。２０２１年より株式会社リチェルカセキュリティの取締役ＣＴＯとして技術戦略を統括。その他の活動にセキュリティ・キャンプ講師（２０１５年、２０１６年）、Ｇｌｏｂａｌ Ｃｙｂｅｒｓｅｃｕｒｉｔｙ Ｃａｍｐ講師（２０２０年）など（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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