书籍摘要

《Malware Data Science: Attack Detection and Attribution》是由Joshua Saxe撰写，Hillary Sanders参与创作的一本专注于恶意软件数据分析与检测的书籍。该书由No Starch Press于2018年出版，是数据科学在网络安全领域应用的权威指南，旨在帮助读者掌握如何利用数据科学技术检测恶意软件攻击并进行归因分析。

作者简介

Joshua Saxe是Sophos公司的首席数据科学家，领导着一个专注于安全数据科学的研究团队，并且是Sophos基于神经网络的恶意软件检测器的主要发明人之一。他在美国国防高级研究计划局（DARPA）资助的安全数据研究项目中积累了丰富的经验。Hillary Sanders也是Sophos的资深软件工程师和数据科学家，在将机器学习和恶意软件相似性分析技术产品化方面发挥了关键作用，并且是多个安全会议的常客演讲者。

内容概述

本书共分为12章，内容涵盖了从基础的静态恶意软件分析到深度学习在恶意软件检测中的应用等多个方面。书中不仅介绍了恶意软件的基本分析技术，还深入探讨了如何利用机器学习和深度学习算法构建高效的恶意软件检测系统，并提供了丰富的实践案例和代码示例。

在前几章中，作者详细介绍了静态恶意软件分析的基础知识，包括Windows可移植可执行（PE）文件格式的解析、恶意软件图像和字符串的提取等。通过使用Python的pefile库等工具，读者可以学习如何解剖恶意软件文件并提取关键信息。此外，书中还探讨了动态分析的基本概念，以及如何通过运行恶意软件来观察其行为，从而获取更深入的分析结果。

书中进一步介绍了恶意软件网络分析的概念，通过构建基于共享属性（如回调服务器、图标等）的网络图，揭示恶意软件之间的关联性，帮助识别攻击活动。作者还详细讲解了如何使用机器学习算法构建恶意软件检测器，包括逻辑回归、k-最近邻、决策树和随机森林等算法，并通过ROC曲线等统计方法评估检测系统的准确性。

在深度学习部分，书中介绍了深度学习的基本概念，包括神经网络的工作原理、自动特征生成以及训练神经网络的方法。作者还展示了如何使用Keras框架构建基于神经网络的恶意软件检测器，并提供了完整的代码实现和训练过程。

特色与亮点

• 实用性强## ：书中提供了丰富的代码示例和数据集，读者可以直接在自己的环境中运行这些代码，加深对恶意软件分析和检测技术的理解。

• 系统全面## ：从基础的恶意软件分析技术到高级的机器学习和深度学习方法，书中内容涵盖了恶意软件检测的各个方面。

• 实战导向## ：通过实际案例和数据集，读者可以学习如何将理论应用于实际的恶意软件检测工作中，提升实战能力。

• 易于理解## ：作者以通俗易懂的语言解释复杂的概念和技术，使读者能够轻松掌握数据科学在恶意软件检测中的应用。

适用人群

本书适合对网络安全和数据科学感兴趣的读者，尤其是那些希望将数据科学技术应用于恶意软件检测和分析的专业人士。无论是网络安全新手还是有一定基础的从业者，都能从书中获得宝贵的知识和技能。

总之，《Malware Data Science: Attack Detection and Attribution》是一本不可多得的网络安全领域专业书籍，它不仅提供了丰富的理论知识，还结合了实际案例和代码示例，使读者能够系统地学习和掌握恶意软件数据分析与检测的前沿技术。