Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch bietet einen umfassenden Leitfaden für das Reverse Engineering und die Erkennung von Android-Malware, der sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Experten geeignet ist. Es deckt wesentliche Themen ab, einschließlich Malware-Kategorien, statischer und dynamischer Analyse, und wendet Techniken des maschinellen Lernens für die Erkennung an.
Vorteile:⬤ Ganzheitlicher Ansatz zum Erlernen von Android-Malware, geeignet sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Benutzer
⬤ gut strukturierte Informationen über Malware-Kategorien
⬤ praktische Kapitel über statische und dynamische Analyse
⬤ ausgewogener theoretischer Inhalt über maschinelles Lernen
⬤ zugänglich für Leser ohne umfassenden Hintergrund in diesem Bereich.
Einige Leser könnten das theoretische Material über maschinelles Lernen als schwierig empfinden, wenn sie keine Vorkenntnisse haben. Begrenzte Tiefe bei bestimmten fortgeschrittenen Themen, da ein einziges Buch nicht alles abdecken kann.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Originaltitel:
The Android Malware Handbook: Detection and Analysis by Human and Machine
Inhalt des Buches:
Dieser von Forschern im Bereich des maschinellen Lernens und Mitgliedern des Android-Sicherheitsteams verfasste Leitfaden befasst sich mit der Analyse und Erkennung von Malware, die auf das Android-Betriebssystem abzielt.
Dieser umfassende Leitfaden zu Android-Malware stellt die aktuellen Bedrohungen für das weltweit am häufigsten verwendete Betriebssystem vor. Nach einem Überblick über die Geschichte der Angriffe, die seit der Markteinführung von Android in freier Wildbahn beobachtet wurden, einschließlich einiger Malware-Familien, die in der Literatur bisher nicht vorkamen, werden Sie statische und dynamische Ansätze zur Analyse echter Malware-Exemplare üben. Als Nächstes untersuchen Sie die Techniken des maschinellen Lernens, die zur Erkennung bösartiger Apps eingesetzt werden, die Arten von Klassifizierungsmodellen, die Verteidiger verwenden können, und die verschiedenen Merkmale von Malware-Proben, die als Input für diese Modelle dienen können. Anschließend werden Sie diese Strategien des maschinellen Lernens an die Erkennung von Malware-Kategorien wie Banking-Trojaner, Ransomware und SMS-Betrug anpassen.
Sie werden lernen:
⬤ Wie historische Android-Malware Ihr Verständnis für aktuelle Bedrohungen verbessern kann.
⬤ Wie man aktuelle Android-Malware mit statischen und dynamischen Reverse-Engineering-Tools manuell identifizieren und analysieren kann.
⬤ Wie Algorithmen des maschinellen Lernens Tausende von Apps analysieren können, um Malware in großem Umfang zu erkennen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781718503304 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 328 |
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