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책소개

컴퓨터 보안 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있는 여러 머신 러닝 기술을 다루고 있는 실무 지침서다. 침입 탐지, 악성 코드 분류, 네트워크 분석 컴퓨터 보안 분야에서 계속 연구되고 있는 분야에 대해 소개하며, 최신 연구 주제인 머신 러닝 모델을 공격하기 위한 방법에 대한 연구도 소개한다. 컴퓨터 보안 분야에 종사하는 실무자나 관심이 많은 분들이 머신 러닝을 활용하는 데에 큰 도움이 될 것이다.

목차

1장. 왜 머신 러닝과 보안인가?
__사이버 위협 살펴보기
__사이버 공격의 경제학
____해킹 기술 시장
____간접적인 이익 창출
____결과
__머신 러닝은 무엇인가?
____머신 러닝으로는 할 수 없는 것
____머신 러닝을 사용하는 공격자
__실생활에서 사용하는 보안 분야에서의 머신 러닝 적용 사례
__스팸 메일 탐지: 반복 접근법
__보안 분야에서 사용하는 머신 러닝의 한계

2장. 분류와 군집화
__머신 러닝: 문제와 접근법
__머신 러닝 적용: 실사례
__훈련 알고리즘 배우기
____모델 패밀리
____손실 함수
____최적화
__지도 학습 분류 알고리즘
____로지스틱 회귀
____의사결정 트리
____의사결정 포레스트
____서포트 벡터 머신
____나이브 베이즈
____k-최근접 이웃 알고리즘
____신경망
__실상황에서 분류 문제를 풀 때 고려해야 할 사항
____모델 패밀리 선택
____훈련 데이터 구성
____속성 선택
____과적합과 과소적합
____임계치의 선택과 모델 간의 비교
__군집화
____군집화 알고리즘
____군집화 결과 평가
__결론

3장. 비정상 탐지
__지도 학습 대신에 비정상 탐지를 사용해야 하는 경우
__휴리스틱을 사용한 침입 탐지
__데이터 기반 방법
__비정상 탐지를 위한 속성 공학
____호스트 침입 탐지
____네트워크 침입 탐지
____웹 애플리케이션 침입 탐지
____요약
__데이터 및 알고리즘을 이용한 비정상 탐지
____예측(지도 학습 기반 머신 러닝)
____통계적 메트릭
____적합도
____비지도 머신 러닝 알고리즘
____밀도 기반 기법
____요약
__비정상 탐지에서 머신 러닝을 사용하는 데 따른 어려움
__대응 및 완화
__실용적인 시스템 설계 문제
____설명 가능성 확보
____비정상 탐지 시스템의 유지 보수 가능성
____인간의 피드백 통합
____적대 효과 감소
__결론

4장. 악성코드 분석
__악성코드 이해
____악성코드 분류 정의
____악성코드의 이면
__속성 생성
____데이터 수집
____속성 생성
____속성 선택
__속성에서 분석까지
____악성코드 샘플 및 레이블을 얻는 방법
__결론

5장. 네트워크 트래픽 분석
__네트워크 방어 이론
____접근 제어와 인증
____침입 탐지
____네트워크 내의 공격자 탐지
____데이터 중심 보안
____허니팟
____요약
__머신 러닝과 네트워크 보안
____캡처에서 속성 추출
____네트워크 위협
____봇넷
__네트워크 공격을 분류하기 위한 예측 모델 구축
____데이터 탐색
____데이터 준비
____분류
____지도 학습
____준지도 학습
____비지도 학습
____고급 앙상블
__결론

6장. 소비자 웹 보호
__소비자 웹으로 수익 창출
__악용 유형 및 데이터를 활용한 방어
____인증과 계정 탈취
____계정 생성
____금융사기
____봇 활동
__악용 문제에 대한 지도 학습
____데이터 레이블링
____콜드 스타트와 웜 스타트
____거짓 양성과 거짓 음성
____다중 응답
____대규모 공격
__악용 군집화
____예제: 스팸 도메인 군집화
____클러스터 생성
____클러스터 평가
__군집화의 추가 지침
__결론

7장. 운영 시스템
__머신 러닝 시스템의 완성도와 확장성 정의
____보안 머신 러닝 시스템에서 중요한 것은 무엇일까?
__데이터 품질
____문제점: 데이터셋의 편향
____문제점: 레이블의 부정확성
____해결책: 데이터 품질
____문제점: 누락된 데이터
____해결책: 누락된 데이터
__모델 품질
____문제점: 하이퍼파라미터 최적화
____해결책: 하이퍼파라미터 최적화
____속성: 피드백 루프, A/B 모델 테스트
____속성: 재현 가능하고 설명 가능한 결과
__성능
____목표: 낮은 대기 시간과 높은 확장성
____성능 최적화
____분산 컴퓨팅 프레임워크를 사용한 수평 확장
____클라우드 서비스 사용
__유지 보수, 관리
____문제점:모델 저장 및 버전 관리,배포
____목표: 안정적인 성능 저하
____목표: 손쉬운 설정 변경
__모니터링 및 경고
__보안과 신뢰성
____속성: 공격에 대한 방어
____속성: 개인 정보 보호 및 보장
__피드백과 사용성
__결론

8장. 적대적 머신 러닝
__용어
__적대적 ML의 중요성
__머신 러닝 알고리즘의 보안 취약점
____공격 전이성
__공격 기술: 모델 포이즈닝
____예제: 이진 분류기 포이즈닝 공격
____공격자의 지식
____포이즈닝 공격 방어
__공격 기술: 회피 공격
____예제: 이진 분류기 회피 공격
____회피 공격에 대한 방어
__결론

부록 A. 2장 보충 자료

부록 B. 오픈소스 인텔리전스 통합