Los 8 mejores libros sobre Machine Learning en ciberseguridad que debes leer

Con la proliferación de tecnologías de la información y datos entre nosotros, la ciberseguridad se ha convertido en una necesidad. El Machine Learning ayuda a las organizaciones a obtener información a partir de datos sin procesar, predecir resultados futuros y más.

Desde hace unos años, esta utilización de técnicas de Machine Learning se ha comenzado a implementar en ciberseguridad . Ayuda de varias formas, incluida la identificación de fraudes, códigos maliciosos y otros.

En este artículo, enumeramos los ocho libros principales, sin ningún orden en particular, sobre Machine Learning en ciberseguridad que uno debe leer.

Minería de datos y Machine Learning en ciberseguridad

Acerca de: Este libro, escrito por Sumeet Dua y Xian Du, presenta las nociones básicas del Machine Learning y la minería de datos. Proporciona una referencia unificada para soluciones específicas de Machine Learning para problemas de ciberseguridad y proporciona una base en los fundamentos de la ciberseguridad, incluidas las encuestas de los desafíos contemporáneos.

El libro detalla algunas de las técnicas de minería de datos y Machine Learning de vanguardia que se pueden usar en ciberseguridad , como discusiones en profundidad sobre soluciones de Machine Learning para problemas de detección, problemas contemporáneos de ciberseguridad, métodos de categorización para detectar, escanear y perfilar intrusiones. y anomalías, entre otros.

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Ciencia de datos de malware

Acerca de: En Malware Data Science, el científico de datos de seguridad Joshua Saxe presenta el Machine Learning, las estadísticas, el análisis de redes sociales y la visualización de datos, y le muestra cómo aplicar estos métodos para la detección y el análisis de malware.

Aprenderá a analizar malware mediante análisis estático, identificar grupos de adversarios a través del análisis de código compartido, detectar vulnerabilidades mediante la construcción de detectores de aprendizaje automático, identificar campañas, tendencias y relaciones de malware a través de la visualización de datos, etc.

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Dominar el aprendizaje automático para las pruebas de penetración

Acerca de: este libro comienza con una introducción al aprendizaje automático y los algoritmos que se utilizan para construir sistemas de IA. Después de obtener una comprensión justa de cómo los productos de seguridad aprovechan el aprendizaje automático, aprenderá los conceptos básicos para violar los sistemas de IA y ML.

Con la ayuda de casos prácticos, comprenderá cómo encontrar lagunas y cómo superar un sistema de seguridad de autoaprendizaje. Después de completar este libro, los lectores podrán identificar las lagunas en un sistema de seguridad de autoaprendizaje y también podrán violar un sistema de aprendizaje automático de manera eficiente.

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Libro de cocina de aprendizaje automático para la ciberseguridad

Acerca de: En este libro, aprenderá a utilizar bibliotecas populares de Python como TensorFlow, Scikit-learn, etc. para implementar las últimas técnicas de inteligencia artificial y gestionar las dificultades que enfrentan los investigadores de ciberseguridad.

El libro lo guiará a través de clasificadores y características para malware, que lo ayudarán a entrenar y probar en muestras reales. También construirá sistemas de autoaprendizaje y confiables para manejar las tareas de ciberseguridad, como identificar URL maliciosas, detección de correo electrónico no deseado, detección de intrusiones, seguimiento del comportamiento de usuarios y procesos, entre otros.

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Aprendizaje automático práctico para la ciberseguridad

Acerca de: este libro está dirigido a científicos de datos, desarrolladores de aprendizaje automático, investigadores de seguridad y cualquier persona interesada en aplicar el aprendizaje automático a la seguridad informática mejorada. En este libro, aprenderá a usar algoritmos de aprendizaje automático con conjuntos de datos complejos para implementar conceptos de ciberseguridad, implementar algoritmos de aprendizaje automático como agrupamiento, k-medias y Naive Bayes para resolver problemas del mundo real, etc.

También aprenderá cómo acelerar un sistema utilizando bibliotecas de Python con NumPy, Scikit-learn y CUDA, combatir el malware, detectar spam y combatir el fraude financiero para mitigar los delitos cibernéticos, entre otros.

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Machine Learning para Red Team Hackers: aprenda las herramientas más poderosas en ciberseguridad

Acerca de: este libro le enseña cómo utilizar el aprendizaje automático para las pruebas de penetración. Aprenderá de manera práctica y práctica, cómo utilizar el aprendizaje automático para realizar ataques de prueba de penetración y cómo realizar ataques de prueba de penetración en sistemas de aprendizaje automático. También aprenderá las técnicas que pocos piratas informáticos o expertos en seguridad conocen.

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Aprendizaje automático en ciberseguridad Una guía completa — Edición 2019

Acerca de: En este libro, aprenderá sobre el aprendizaje automático en la autoevaluación de la ciberseguridad, cómo identificar y describir el entorno empresarial en proyectos de ciberseguridad utilizando el aprendizaje automático, etc.

El libro cubre todo el aprendizaje automático en los aspectos esenciales de la ciberseguridad, como los criterios extensos basados ​​en proyectos y actividades exitosos pasados ​​y actuales realizados por el aprendizaje automático experimentado en los profesionales de la ciberseguridad, entre otros.

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IA en ciberseguridad

Acerca de: Este libro presenta una colección de enfoques de IA de vanguardia para la ciberseguridad y la inteligencia de amenazas cibernéticas. Ofrece mecanismos de defensa estratégicos para el malware, aborda el ciberdelito y evalúa las vulnerabilidades para generar contramedidas proactivas en lugar de reactivas.

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