Ciencia de datos sobre malware: Detección y atribución de ataques

Opiniones de los lectores

El libro «Malware Data Science» ha sido bien recibido en general por su introducción accesible a la intersección entre la ciencia de datos y la ciberseguridad, combinando ejercicios prácticos con conceptos clave de aprendizaje automático y análisis de malware. Sin embargo, ha sido criticado por su cobertura superficial de temas avanzados y su dependencia de herramientas anticuadas.

Muchos críticos elogiaron el libro por sus explicaciones claras de temas complejos, la inclusión de ejercicios prácticos y su accesibilidad para principiantes, sin dejar de ofrecer valor a los analistas experimentados. También se destacó positivamente el estado del libro a su llegada.

Los críticos señalaron que el libro carece de profundidad en el tratamiento de los conceptos de aprendizaje automático y análisis de malware. Algunos revisores se mostraron decepcionados por los ejemplos de codificación anticuados con Python 2, las referencias incompletas de código/datos y la preferencia por detalles más técnicos. También preocupa la necesidad de más recursos para una comprensión exhaustiva.

(basado en 18 opiniones de lectores)

Título original:

Malware Data Science: Attack Detection and Attribution

Contenido del libro:

Malware Data Science explica cómo identificar, analizar y clasificar el malware a gran escala utilizando el aprendizaje automático y la visualización de datos.

La seguridad se ha convertido en un problema de "big data". El ritmo de crecimiento del malware se ha acelerado hasta alcanzar decenas de millones de archivos nuevos al año, mientras que nuestras redes generan cada día una avalancha cada vez mayor de datos relevantes para la seguridad. Para defenderse de estos ataques avanzados, tendrá que saber pensar como un científico de datos.

En Malware Data Science, el científico de datos de seguridad Joshua Saxe introduce el aprendizaje automático, la estadística, el análisis de redes sociales y la visualización de datos, y le muestra cómo aplicar estos métodos a la detección y el análisis de malware.

Aprenderá a:

- Analizar malware mediante análisis estático.

- Observar el comportamiento del malware mediante el análisis dinámico.

- Identificar grupos de adversarios mediante el análisis de código compartido.

- Detectar vulnerabilidades de día cero creando su propio detector de aprendizaje automático.

- Medir la precisión del detector de malware.

- Identificar campañas de malware, tendencias y relaciones mediante la visualización de datos.

Tanto si es un analista de malware que busca añadir habilidades a su arsenal actual, como si es un científico de datos interesado en la detección de ataques y la inteligencia de amenazas, Malware Data Science le ayudará a mantenerse a la vanguardia.