机读格式显示(MARC)

• 000 01498nam0 2200301 450

• 001 0000759878

• 005 20201009154500.0

• 010 __ |a 978-7-111-64652-5 |d CNY79.00

• 100 __ |a 20200325d2020 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 基于数据科学的恶意软件分析 |A ji yu shu ju ke xue de wu yi rua jian fen xi |d Malware data science attack detection and attribution |f (美)约书亚·萨克斯(Joshua Saxe)，(美)希拉里·桑德斯(Hillary Sanders)著 |g 何能强，严寒冰译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2020

• 215 __ |a 18,228页 |c 图 |d 24cm

• 225 1_ |a 网络空间安全技术丛书

• 305 __ |a 由No Starch Press授权出版

• 330 __ |a 本书的第1-3章涵盖了理解本书后面讨论的恶意软件数据科学技术所必需的基本逆向工程概念。第4章和第5章重点关注恶意软件的关系分析，其中包括查看恶意软件集合之间的相似性和差异性，以识别针对组织的恶意软件攻击活动。第6-9章涵盖了需要了解的关于理解、应用和实现基于机器学习恶意软件检测系统的所有内容。这些章节的内容还可为将机器学习应用于其他网络安全场景打下了基础。第10-12章介绍深度学习的内容。

• 510 1_ |a Malware data science attack detection and attribution |z eng

• 606 0_ |a 计算机网络 |x 安全技术 |x 研究

• 690 __ |a TP393.08 |v 5

• 701 _0 |c (美) |a 萨克斯 |A sa ke si |c (Saxe, Joshua) |4 著

• 701 _0 |c (美) |a 桑德斯 |A sang de si |c (Sanders, Hillary) |4 著

• 702 _0 |a 何能强 |A he neng jiang |4 译

• 702 _0 |a 严寒冰 |A yan han bing |4 译

• 801 _0 |a CN |b 浙江大涵文化 |c 20200810

• 905 __ |a ZPHC |d TP393.08/283