作品简介
每年都有数百万个恶意软件文件被创建，每天都会产生大量与安全相关的数据，安全已经成为一个“大数据”问题。所以，当防范恶意软件时，为什么不像数据科学家那样思考呢？
在本书中，安全数据科学家约书亚·萨克斯和希拉里·桑德斯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。
无论你是一位想要为现有武器库丰富能力的恶意软件分析师，还是一位对攻击检测和威胁情报感兴趣的数据科学家，本书都将帮助你保持领先地位。
约书亚·萨克斯（Joshua Saxe）是专业安全企业Sophos的首席数据科学家，他在Sophos公司负责领导一个安全数据科学研究团队。他还是Sophos公司基于神经网络的恶意软件检测器的主要发明者，它可以保护数以千万计的Sophos客户防范恶意软件。
希拉里·桑德斯（Hillary Sanders）是Sophos公司的高级软件工程师和数据科学家，她在为Sophos公司发明和产品化神经网络、机器学习和恶意软件相似性分析安全技术方面发挥了关键作用。在加入Sophos之前，希拉里是Premise数据公司的数据科学家。