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적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어
에이콘 데이터 과학 시리즈1 ㅣ 앤서니 조셉, 블레인 넬슨, 벤자민 루빈슈타인, 장기식, 이용석 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Adversarial Machine Learning
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  • 발행일
2020년 06월 30일
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500page/188*235*36/1178g
  • ISBN
9791161754208/1161754202
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에이콘 데이터 과학 시리즈(총77건)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
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차세대 데이터 플랫폼을 지향하는 아파치 하둡 YARN     32,400원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 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.
  • 1부. 적대적 머신러닝의 개요 1장. 소개 1.1 동기 1.2 원칙에 입각한 시큐어 학습 1.3 시큐어 학습과 관련된 연구 동향 1.4 개요 2장. 배경 및 표기법 2.1 기본 표기법 2.2 통계적 머신러닝 2.2.1 데이터 2.2.2 가설공간 2.2.3 학습 모델 2.2.4 지도 학습 2.2.5 다른 학습 패러다임 3장. 시큐어 학습을 위한 프레임워크 3.1 학습 단계 분석 3.2 보안 분석 3.2.1 보안 목표 3.2.2 위협 모델 3.2.3 보안에서 머신러닝 응용프로그램에 관한 설명 3.3 프레임워크 3.3.1 분류 체계 3.3.2 적대적 학습 게임 3.3.3 적대적 능력의 특징 3.3.4 공격 3.3.5 방어 3.4 탐색적 공격 3.4.1 탐색적 게임 3.4.2 탐색적 무결성 공격 3.4.3 탐색적 가용성 공격 3.4.4 탐색적 공격에 대한 방어 3.5 인과적 공격 3.5.1 인과적 게임 3.5.2 인과적 무결성 공격 3.5.3 인과적 가용성 공격 3.5.4 인과적 공격에 대한 방어 3.6 반복 학습 게임 3.6.1 보안에서의 반복 학습 게임 3.7 프라이버시 보호 학습 3.7.1 차등 프라이버시 3.7.2 탐색적, 인과적 프라이버시 공격 3.7.3 임의성을 무시한 유용성 2부. 머신러닝에 관한 인과적 공격 4...
  • ★ 옮긴이의 말 ★ 알파고 이후로 한국에도 머신러닝의 시대가 본격적으로 시작돼 여러 분야에서 머신러닝이 사용되고 있다. 특히 보안 분야에서 머신러닝을 사용한 솔루션이 활발하게 개발되고 국가적으로 활용되고 있다. 이 책은 보안 분야에 중점을 두고 있어 현업 보안 담당자와 보안 관련 머신러닝 종사자들에 적합한 책이며 예측하지 못한 적대적인 상황에 대해 기술적 개요를 제공하고 공격의 일반적인 방법을 제시한다. 보안 분야에 관심이 있는 머신러닝 종사자와 현업 개발자들에게 도움이 되리라 확신한다. 김우석 머신러닝을 처음 접했을 때, 머신러닝은 우리에게 도움이 되는 일을 하는 알고리즘이라고 생각했다. 그러나 이 책을 접하고 나서는 생각이 바뀌었다. 우리에게 이로운 일을 하는 머신러닝 알고리즘이 제대로 작동하지 못하도록 다른 머신러닝 알고리즘을 이용해 공격하는 일이 영화가 아닌 현실에서 일어나고 있다. 우리가 알지 못하는 사이에 머신러닝 알고리즘 간에 공격과 방어라는 총성 없는 전쟁이 진행 중이다. 보안에 종사하고 있거나 관심이 있는 사람들은 공격자에게 뒤처지지 않도록 최신 트렌드의 공격 기법과 그에 대응하는 방어 기법에 익숙해져야 할 것이다. 이 책은 이런 사람들에게 도움이 되리라 확신한다. 장기식 처음 한 걸음. 인생에서 방향을 정하고 한 걸음을 내딛는 것은 항상 설렘이 있다. 연구 주제를 정하고 많은 논문을 검토하고, 새로운 아이디어를 도출해서 실험하고, 논문을 작성해서 발표하는 것처럼 오랜 시간을 준비하는 일을 수십 년 동안 해오면서 마음 한편에 책을 번역하거나 직접 써 보고 싶다는 생각은 항상 있었다. 미래 인터넷 연구를 진행하면서 머신러닝과 미래 인터넷 기술을 접목하는 방법을 고민하던 중이라 방대한 연구 결과를 리뷰하고 정리한 이 책은 개인적인 연구에도 많은 도움이 된다. 데이터 분석에 의존해 상황을 학습하고 판단하고 결정하는 머신러닝의 기본적인 절차에 있어서 학습과 시험에 사용되는 데이터의 무결성과 정확성은 머신러닝의 성능을 좌우하는 가장 중요한 요소일 것이다. 그러므로 머신러닝 시스템을 공격 대상으로 한 공격자에게 이 학습 데이터는 가장 흥미로운 재료일 수밖에 없다. 이 책은 이와 같은 학습 데이터의 신뢰를 떨어뜨릴 수 있는 다양한 공격 가능성에 대해 그동안 연구된 방대한 분량의 연구 결과를 자세히 설명한다. 머신러닝을 연구하는 사람에겐 연구의 새로운 방향을 찾는 데 도움이 될 것이며, 실제 서비스에 머신러닝을 적용하는 개발자에게는 어려운 수식을 전부 이해하지 않더라도 공격 기법을 이해하고 이에 대한 대응책 마련에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 김대엽
  • 앤서니 조셉, 블레인 넬슨, 벤자민 루빈슈타인 [저]
  • 장기식 [저]
  • 경찰청 사이버안전국 디지털포렌식센터에서 디지털 포렌식 업무를 담당했다. 이후 경찰대학 치안정책연구소에서 데이터 분석과 머신러닝 기술을 접한 이후, 데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝 기술을 연구했으며, 이 경험을 바탕으로 현재 아이브스 AI LAB에서 데이터 분석과 딥러닝 기반 영상 보안 솔루션 개발 및 연구를 책임지고 있다. 번역서로는 『보안을 위한 효율적인 방법 PKI』(인포북, 2003)와 『EnCase 컴퓨터 포렌식』(에이콘, 2015), 『인텔리전스 기반 사고 대응』(에이콘, 2019), 『적대적 머신러닝』(에이콘, 2020)이 있다.
  • 이용석 [저]
  • ROTC 27기 정보병과 장교로 정보참모 등 주요 직책을 역임한 뒤 정보본부에서 장관 일일정보담당 등을 수행 후 전역했다. 2012년 11월 국방부 군무원으로 임용돼 합참 작전본부 작전보안담당, 국방부 정보본부에서 암호연구개발을 했으며 현재 국방정보본부 암호정책담당을 맡고 있다. 정보 관련한 다수의 글과 논문을 『합참지』, 『국방일보』, 『군사평론』, 『국방정책연구』, 『한국정보보호학회지』에 발표했으며, 연세대학교에서 한국의 테러리즘 대응 방안에 대한 연구로 정치학석사 학위를, 고려대학교에서 국방 사이버 안보 역량 강화 방안으로 공학박사 학위를 취득했다. 저서로는 『합동 작전 보안 지침서』(2014), 『국방암호체계 중장기 연구개발 계획』(2020), 『사이버 공격 막느냐! 뚫리느냐!』(상상미디어, 2020)가 있고, 미 교범인 『합동/국가 정보지원』(2014) 번역서를 감수했다.
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