Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Machine Learning and Security de Clarence Chio

Machine Learning and Security

Autor Clarence Chio, David Freeman
en Limba Engleză Paperback – 23 feb 2018

Descoperim în această lucrare o abordare riguroasă a unui subiect adesea dominat de speculații: capacitatea reală a inteligenței artificiale de a securiza infrastructurile digitale. Un exercițiu central prezentat de Clarence Chio și David Freeman este analiza programelor malițioase prin extracția de trăsături din fișiere binare, transformând codul brut în date procesabile pentru algoritmi de clasificare. Observăm cum autorii refuză să trateze învățarea automată ca pe o soluție universală, preferând să ofere un set de instrumente practice pentru inginerii de securitate. Structura volumului publicat de O'Reilly ghidează cititorul prin scenarii critice, de la detectarea anomaliilor în traficul de rețea până la identificarea tentativelor de fraudă pe platformele orientate către utilizatori. Ca și V. Rao Vemuri în Enhancing Computer Security with Smart Technology, autorii distilează experiență reală în principii acționabile, însă pun un accent deosebit pe faza de producție. Nu este suficient ca un model să funcționeze într-un mediu controlat; volumul explică detaliat cum să traducem acești algoritmi în sisteme scalabile, capabile să facă față atacatorilor care, la rândul lor, pot exploata punctele slabe ale modelelor de învățare automată. Tonul este tehnic și aplicat, oferind o perspectivă lucidă asupra jocului de-a șoarecele și pisica dintre atacatori și apărători în era automatizării. Prin cele 383 de pagini, lucrarea stabilește o punte solidă între știința datelor și securitatea informatică, fiind esențială pentru înțelegerea ecosistemului modern de apărare cibernetică.

Citește tot Restrânge

Preț: 32968 lei

Preț vechi: 41210 lei
-20%

Puncte Express: 495

Carte disponibilă

Livrare economică 22 mai-05 iunie
Livrare express 08-14 mai pentru 4177 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781491979907
ISBN-10: 1491979909
Pagini: 370
Dimensiuni: 177 x 231 x 25 mm
Greutate: 0.68 kg
Editura: O'Reilly

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte profesioniștilor IT care doresc să treacă de la teorie la implementări solide de securitate bazate pe date. Veți câștiga o metodologie clară pentru a detecta breșele și fraudele înainte ca acestea să producă daune majore, învățând totodată cum să protejați propriile modele de machine learning împotriva manipulării. Este un ghid indispensabil pentru a transforma datele brute în scuturi defensive active.

Despre autor

Clarence Chio este expert în securitate informatică și inginer software, specializat în aplicarea tehnicilor de machine learning pentru detectarea amenințărilor la scară largă. David Freeman deține o experiență vastă în domeniul securității datelor, activând în echipe de inginerie care gestionează protecția împotriva fraudelor și abuzurilor în rețele sociale și platforme web majore. Împreună, cei doi autori combină rigoarea academică cu expertiza practică dobândită în industria tehnologică din Silicon Valley.

Notă biografică

Clarence Chio is an engineer and entrepreneur who has given talks, workshops, and training courses on machine learning and security at DEF CON and other security/software engineering conferences and meetups across more than a dozen countries. He was previously a member of the security research team at Shape Security, a community speaker with Intel, and a security consultant for Oracle. Clarence advises a handful of startups on security data science, and is the founder and organizer of the Data Mining for Cyber Security meetup group, the largest gathering of security data scientists in the San Francisco Bay area. He holds a BS and MS in computer science from Stanford University, specializing in data mining and artificial intelligence.
David Freeman is a research scientist/engineer at Facebook working on spam and abuse problems. He previously led anti-abuse engineering and data science teams at LinkedIn, where he built statistical models to detect fraud and abuse and worked with the larger machine learning community at LinkedIn to build scalable modeling and scoring infrastructure. He is an author, presenter, and organizer at international conferences on machine learning and security, such as NDSS, WWW, and AISec, and has published more than twenty academic papers on mathematical and statistical aspects of computer security. He holds a PhD in mathematics from UC Berkeley and did postdoctoral research in cryptography and security at CWI and Stanford University.

Descriere scurtă

Can machine learning techniques solve our computer security problems and finally put an end to the cat-and-mouse game between attackers and defenders? Or is this hope merely hype? Now you can dive into the science and answer this question for yourself. With this practical guide, you'll explore ways to apply machine learning to security issues such as intrusion detection, malware classification, and network analysis.
Machine learning and security specialists Clarence Chio and David Freeman provide a framework for discussing the marriage of these two fields, as well as a toolkit of machine-learning algorithms that you can apply to an array of security problems. This book is ideal for security engineers and data scientists alike.
  • Learn how machine learning has contributed to the success of modern spam filters
  • Quickly detect anomalies, including breaches, fraud, and impending system failure
  • Conduct malware analysis by extracting useful information from computer binaries
  • Uncover attackers within the network by finding patterns inside datasets
  • Examine how attackers exploit consumer-facing websites and app functionality
  • Translate your machine learning algorithms from the lab to production
  • Understand the threat attackers pose to machine learning solutions