멀웨어 데이터 과학
: 공격 탐지 및 원인 규명 :
【 책 소개 】
이 책은 보안 데이터 과학자인 저자가 멀웨어를 데이터 과학에 적용하여 공격 탐지 및 인텔리전스 시스템을 구축할 때 머신러닝, 통계 및 데이터 시각화 적용하는 방법 등을 알려준다.
정적, 동적 분석과 같은 기본적인 리버스 엔지니어링 개념을 알아보고, 멀웨어 샘플의 코드 유사도를 측정해본다.
또한, scikit-learn, Kears와 같은 머신러닝 프레임워크를 이용해 멀웨어 탐지기를 개발하고, 딥러닝을 응용한 Keras 신경망 멀웨어 탐지기 만들기까지 직접 따라해본다.
*모든 코드는 Linux, 파이썬 2.7 환경에서 작성되었다. 코드와 데이터에 액세스하려면 코드, 데이터, 오픈 소스 도구가 모두 세팅 되어 있는 VirtualBox Linux 가상 머신을 다운로드하여 VirtualBox 환경에서 실행하도록 한다.
【 대상 독자층 】
- 데이터 과학과 보안에 관심이 있는 사람
- 컴퓨터 보안 문제에 데이터 과학을 적용해보고 싶은 보안 전문가
【 중요 포인트 】
- 보안 분야에 데이터 과학을 적용하여 보안 관련 기술을 빠르고, 확실하게 파악할 수 있다.
- 각 챕터에 사용되는 멀웨어 샘플 코드와 데이터는 부록에 자세히 설명하여 제공한다.
【 저 자 】
Joshua Saxe
Joshua Saxe는 유수의 보안 업체 Sophos에서 데이터 과학 연구팀을 이끌고 있는 총괄 데이터 과학자(Chief Data Scientist)이다. 그는 수천만 명의 고객들을 멀웨어 감염으로부터 보호하는 Sophos의 신경망 기반 멀웨어 탐지기의 수석 개발자이기도 하다. Sophos에 합류하기 전, 그는 DARPA가 후원하는 미 정부 보안 데이터 연구 프로젝트를 5년간 지휘했다.
Hillary Sanders
Hillary Sanders는 Sophos의 책임 소프트웨어 엔지니어이자 데이터 과학자로, 신경망, 머신러닝, 멀웨어 유사도 분석 기술의 발명과 상품화에 지대한 업적을 남겼다. Sophos에 입사하기 전, Premise Data Corporation의 데이터 과학자였다. 그녀는 Blackhat USA와 BSides Las Vegas의 보안 데이터 과학 학회에서 정기적으로 연설을 진행하고 있으며 UC Berkeley에서 통계학을 공부했다.
【 역 자 】
전인표
전인표는 서울과학기술대학교 컴퓨터공학과를 졸업했다. 2012년부터 개발자로 일했으며 2018년에는 해커톤에 출전해 우승한 경력이 있다. 현재 (주)현대홈쇼핑에서 빅데이터 분석 및 기획 업무를 담당하고 있다.
【 기술 리뷰어 】
Gabor Szappanos
Gabor Szappanos는 부다페스트의 Eotvos Lorand University에서 물리학 학위를 받았다. 그의 첫 번째 업무는 Computer and Automation Research Institute에서 원자력 발전소를 위한 진단 소프트웨어와 하드웨어를 개발하는 것이었다. 1995년, Gabor는 바이러스 백신 관련 업무를 시작했고 2001년에는 VirusBuster에서 매크로 바이러스와 스크립트 멀웨어를 담당했다. 2002년에는 바이러스 연구소의 책임자가 되었다. 2008년부터 2016년까지 Anti-Malware Testing Standards Organizations(AMTSO)의 임원이었고, 2012년
에는 수석 멀웨어 연구원으로 Sophos에 입사했다.
【 목차 】
서문
감사의 글
소개
챕터 1: 기본 정적 멀웨어 분석
챕터 2: 기본 정적 분석을 넘어: x86 디스어셈블리
챕터 3: 동적 분석 개요
챕터 4: 멀웨어 네트워크를 이용한 캠페인 공격 식별
챕터 5: 공유 코드 분석
챕터 6: 머신 러닝 기반 멀웨어 탐지 이해
챕터 7: 멀웨어 탐지 시스템 평가
챕터 9: 멀웨어 추세 시각화
챕터 10: 딥 러닝 기초
챕터 11: Keras를 활용한 신경망 멀웨어 탐지기 만들기
챕터 12: 데이터 과학자 되기
부록: 데이터셋 및 도구 개요
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