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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

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