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적대적 머신러닝-머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어
저자 : 앤서니조셉외 ㅣ 출판사 : 에이콘출판 ㅣ 역자 : 김우석,장기식

2020.06.30 ㅣ 328p ㅣ ISBN-13 : 9791161754208

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국내도서 > 컴퓨터 > 시스템공학 > 데이타베이스/자료구...
★ 2021년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서 ★

이메일 스팸과 네트워크 보안에 관한 사례 연구를 포함해 시스템의 보안을 분석하고 적대적인 환경에서 강건한 머신러닝 알고리즘을 구축하는 데 필요한 이론과 실용적인 기술을 모두 다루고 있어, 컴퓨터 보안과 머신러닝 분야의 연구자와 실무자, 학생에게 많은 도움이 될 것이다.

★ 이 책의 다루는 내용 ★
저명한 연구자들이 서술한 이 완벽한 입문서는 적대적(敵對的) 환경(adversarial environment)에서 강건한 머신러닝(robust machine learning)을 구축하는 데 필요한 모든 이론과 도구를 제공한다. 공격자가 통계적 추론을 조작하려고 데이터를 적극적으로 중독시킬 때 머신러닝 시스템을 어떻게 적용할 수 있는지 알아본다. 시스템 보안을 조사하고, 강건한 데이터 분석을 수행할 수 있는 최신 실용 기술을 배우며, 최신 사이버 공격의 추세에 효과적인 대책을 설계할 수 있는 새로운 접근 방식에 대한 통찰력도 얻을 수 있을 것이다. 또한 프라이버시 보호 메커니즘(privacy-preserving mechanism)과 분류기(classifier)에 대한 근사-최적 회피(near-optimal evasion)를 자세히 설명하고, 스팸 메일과 네트워크 보안에 관한 심층적인 인스턴스 연구 결과를 통해 전통적인 머신러닝 알고리즘을 성공적으로 공격하는 방법도 소개한다. 이 분야의 현재 기술 수준과 미래 방향의 개요를 빈틈없이 제공하는 이 획기적인 작업은 컴퓨터 보안과 머신러닝 분야의 연구자와 실무자, 학생, 사이버보안 군비 경쟁의 다음 단계를 배우려는 사람에게 꼭 필요한 책이다.
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앤서니 조셉
Anthony D. Joseph
버클리 캘리포니아대학교의 전기공학 및 컴퓨터과학부의 특임 교수다. 인텔 버클리 연구소의 책임자를 역임했다.

블레인 넬슨
Blaine Nelson
구글의 오용-대응기술팀(CAT, Counter-Abuse Technology Team)의 소프트웨어 기술자다. 그 전에는 포츠담대학교와 튀빙겐대학교에서 일했다.


옮긴이 김우석
여러 개발 프로젝트를 수행하며 기초 학문을 위해 광운대학교에서 공학 석사를 취득했고. 정보보안을 체계적으로 배우기 위해 고려대학교 정보보호대학원 박사 과정을 수료했다. 경찰청 사이버테러대응센터에서 사이버 수사를 지원하는 인터넷 추적 시스템을 개발, 현재 한전KDN에서 정부기관 사이버안전센터에서의 CERT 및 보안관제 업무를 수행하고 있다. 머신러닝 기술을 활용해 해킹에 대응하는 기술을 연구하고, 산업보안에 머신러닝 기술을 적용하기 위한 설계 및 데이터 분석을 진행하고 있다.
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