* 기술 리뷰어 소개
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, 2012년에는 수석 멀웨어 연구원으로 Sophos에 입사했다.

서문
감사의 글
소개
데이터 과학이란 무엇인가?
데이터 과학이 보안에 중요한 이유
멀웨어에 데이터 과학 적용
누가 이 책을 읽어야 하는가?
이 책에 대해
샘플 코드 및 데이터 사용 방법

챕터 1: 기본 정적 멀웨어 분석
마이크로소프트 윈도우즈 Portable Executable 포맷
PE 헤더
선택적 헤더
섹션 헤더
pefile을 이용한 PE 포맷 해부
멀웨어 이미지 검사
멀웨어 문자열 검사
문자열 프로그램 사용
문자열 덤프 분석
요약

챕터 2: 기본 정적 분석을 넘어: x86 디스어셈블리
디스어셈블리 방법
x86 어셈블리 언어 기초
CPU 레지스터
산술 명령어
데이터 이동 명령어
pefile과 capstone을 이용한 ircbot.exe 디스어셈블
정적 분석을 제한하는 인자들
패킹
자원 난독화
디스어셈블리 방지 기법
동적으로 다운로드한 데이터
요약

챕터 3: 동적 분석 개요
왜 동적 분석을 사용하는가?
멀웨어 데이터 과학을 위한 동적 분석
동적 분석을 위한 기본 툴
일반적인 멀웨어 행동
malwr.com에 파일 업로드
malwr.com의 결과 분석
기본 동적 분석의 한계
요약

챕터 4: 멀웨어 네트워크를 이용한 캠페인 공격 식별
노드와 엣지
이분 네트워크
멀웨어 네트워크 시각화
왜곡 문제
힘-방향 알고리즘
NetworkX를 통한 네트워크 구축
노드와 엣지 추가
속성 추가
디스크에 네트워크 저장
GRAPHVIZ를 통한 네트워크 시각화
매개변수를 사용하여 네트워크 조정
GraphViz 커맨드 라인 도구
노드와 엣지에 시각적 속성 추가
멀웨어 네트워크 구축
공유 이미지 관계 네트워크 구축
요약

챕터 5: 공유 코드 분석
특성 추출을 통한 샘플 비교 준비
특성 모둠 모델의 원리
N-그램이란?
자카드 지수를 사용하여 유사성 수치화
유사성 행렬을 통한 멀웨어 공유 코드 추정 메서드 검토
명령어 시퀀스 기반 유사성
문자열 기반 유사성
임포트 주소 테이블 기반 유사성
동적 API 호출 기반 유사성
유사성 그래프 구축
유사성 비교 스케일링
minhash 개괄
minhash 심화
지속적인 멀웨어 유사성 검색 시스템 구축
유사성 검색 시스템 실행
요약

챕터 6: 머신 러닝 기반 멀웨어 탐지 이해
머신 러닝 기반 탐지기 구축 단계
훈련 예시 수집
특성 추출
올바른 특성 설계
머신 러닝 시스템 훈련시키기
머신 러닝 시스템 테스트 하기
특성 공간과 결정 경계의 이해
모델의 가치 판단: 과적합 및 과소적합
주요 머신 러닝 알고리즘 타입
로지스틱 회귀분석
K-근접 이웃
의사결정 트리
무작위 숲
요약

챕터 7: 멀웨어 탐지 시스템 평가
네 가지 탐지 결과
검출 정탐 및 오탐 비율
검출 정탐 비율과 오탐 비율의 관계
ROC 곡선
평가를 위한 기준율의 적용
기준율이 정밀도에 미치는 영향
배포 환경에서의 정밀도 추정
요약

챕터 8: 머신 러닝 탐지기 만들기
용어와 개념
모형 의사결정 트리 기반 탐지기 구축
의사결정 트리 분류기 훈련
의사결정 트리 시각화
전체 샘플 코드
sklearn을 활용한 실제 머신 러닝 탐지기 구축
실제 특성 추출
가능한 모든 특성을 사용할 수 없는 이유
해싱 트릭을 통한 특성 압축
강력한 탐지기 구축
특성 추출
탐지기 훈련
새로운 바이너리에 대해 탐지기 실행
우리가 지금까지 구현한 것
탐지기의 성능 평가
ROC 곡선을 통한 탐지기 효율 평가
ROC 곡선 계산
훈련 및 테스트 세트로 데이터 분할
ROC 곡선 계산
교차검증
다음 단계
요약

챕터 9: 멀웨어 추세 시각화
멀웨어 데이터 시각화가 중요한 이유
우리의 멀웨어 데이터셋 이해하기
pandas에 데이터 로드
pandas DataFrame 활용
조건을 사용하여 데이터 필터링
MATPLOTLIB를 사용하여 데이터 시각화
멀웨어 크기와 벤더 탐지 간 관계 플로팅
랜섬웨어 탐지 비율 플로팅
랜섬웨어 및 웜 탐지 비율 플로팅
seaborn을 사용하여 데이터 시각화
안티바이러스 탐지 분포 도식
바이올린 도식 생성
요약

챕터 10: 딥 러닝 기초
딥 러닝이란 무엇인가?
신경망의 원리
뉴런의 구조
뉴런들의 네트워크
범용 근사 정리
자신만의 신경망 구축
네트워크에 다른 뉴런 추가
자동 특성 생성
신경망 훈련
역전파를 통한 신경망 최적화
경로 폭발
경사 소실
신경망 유형
피드 포워드 신경망
합성곱 신경망
오토인코더 신경망
생성적 대립쌍 네트워크
순환 신경망
ResNet
요약

챕터 11: Keras를 활용한 신경망 멀웨어 탐지기 만들기
모델의 구조 정의
모델 컴파일
모델 훈련
특성 추출
데이터 생성기 구축
검증 데이터 통합
모델 저장 및 로드
모델 평가
콜백을 통한 모델 훈련 프로세스 강화
내장 콜백 사용
사용자 정의 콜백 사용
요약

챕터 12: 데이터 과학자 되기
보안 데이터 과학자가 되는 방법
보안 데이터 과학자의 삶
효과적인 보안 데이터 과학자의 특징
오픈마인드
경계 없는 호기심
결과에 대한 집착
결과에 대한 회의론적 시각
앞으로의 행보

부록: 데이터셋 및 도구 개괄
데이터셋 개요
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
그리고 챕터 7: 멀웨어 탐지 시스템 평가
챕터 8: 머신 러닝 탐지기 만들기
챕터 9: 멀웨어 추세 시각화
챕터 10: 딥 러닝 기초
챕터 11: Keras를 활용한 신경망 멀웨어 탐지기 만들기
챕터 12: 데이터 과학자 되기
도구 구현 가이드
공유 호스트 이름 네트워크 시각화
공유 이미지 네트워크 시각화
멀웨어 유사성 시각화
멀웨어 유사성 검색 시스템
머신 러닝 멀웨어 탐지 시스템