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Produktdetaljer
- データ分析に基づいたセキュリティ体制：事後対応型から先回り型へあらゆるビジネス上の意思決定はデータに基づいて行われるべきであり、サイバーセキュリティも例外ではありません。定量化可能なサイバーセキュリティの技術とデータサイエンスを習得し、データを活用して脅威の検出、対応、軽減を強化する方法を本書では学びます。生データを意味のある情報に変換し、数値によって明らかになった脆弱性に積極的に対処できるようになります。・指標プログラムを組織目標に合わせる・リアルタイム脅威検出ダッシュボードの設計・AI と機械学習を用いた予測型サイバーセキュリティ・データ駆動型インシデント対応・アラート疲労を軽減するためのATLAS手法を適用AIや機械学習を活用した検出と予測など、効果的なデータ駆動型サイバーセキュリティ対策の実装方法も解説します。セキュリティを組織戦略の中核に据え、サイバーセキュリティをより広範なビジネス目標と整合させる方法を提示します。CISO やセキュリティマネージャーであれば、エンジニアでない関係者に指標を伝えるための手法が非常に役立つでしょう。・良いセキュリティメトリクスとは何か・「サイバーセキュリティの目標」と「ビジネスの目標」をどのように整合させるべきか・潜在的な脅威や異常をリアルタイム予測できる高度な統計手法、機械学習アプローチ、生成AI 技術を解説事後対応型から先回り型へ。Manning刊『Data-Driven Cybersecurity』の翻訳企画。Part 1 基盤の構築第1章 サイバーセキュリティメトリクスの導入第2章 サイバーセキュリティ分析ツールキット第3章 セキュリティメトリクスプログラムの実装第4章 ビジネス戦略へのメトリクス統合Part 2 重要なメトリクス第5章 基盤の確立第6章 サイバーリスクの基礎第7章 資産の保護第8章 継続的脅威検知第9章 インシデント管理と復旧Part 3 基礎を超えて： 高度分析、機械学習、AI第10章 高度なサイバーセキュリティメトリクス第11章 高度な統計分析第12章 高度な機械学習分析第13章 サイバーセキュリティメトリクスにおける生成AI※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。
| Publisher | マイナビ出版 |
| Publication date | August 24, 2026 |
| Language | Japanese |
| File size | 130.9 MB |
| Enhanced typesetting | Not Enabled |
| X-Ray | Not Enabled |
| Word Wise | Not Enabled |
| Page Flip | Not Enabled |
| Item Weight | 1 lbs (450 grams) |
Produktbeskrivelse
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