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题名/责任者:

基于数据科学的恶意软件分析/(美)约书亚·萨克斯(Joshua Saxe)，(美)希拉里·桑德斯(Hillary Sanders)著 何能强，严寒冰译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-64652-5/CNY79.00

载体形态项:

18,228页:图;24cm

并列正题名:

Malware data science attack detection and attribution

丛编项:

网络空间安全技术丛书

个人责任者:

(美) 萨克斯 (Saxe, Joshua) 著

个人责任者:

(美) 桑德斯 (Sanders, Hillary) 著

个人次要责任者:

何能强 (计算机网络) 译

个人次要责任者:

严寒冰 (1975~) 译

学科主题:

计算机网络-安全技术-研究

中图法分类号:

TP393.08

版本附注:

由No Starch Press授权出版

提要文摘附注:

本书作者展示了在构建自己的检测和情报系统时，如何应用机器学习、统计和数据可视化等技术。在概述了静态和动态分析等基础逆向工程概念之后，你将学习如何度量恶意软件样本中的代码相似性，并使用scikit-learn和Keras等机器学习框架构建和训练你自己的检测器。

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