Inne
Tim Rains, Timothy Youngblood
Tim Rains is Microsoft's former Global Chief Security Advisor and Amazon Web Services’ former Global Security Leader for Worldwide Public Sector. He has spent the last two decades advising private and public sector organizations all over the world on cybersecurity strategies.Cybersecurity Threats, Malware Trends, and Strategies, Second Edition builds upon the success of the first edition that has helped so many aspiring CISOs, and cybersecurity professionals understand and develop effective data-driven cybersecurity strategies for their organizations. In this edition, you’ll examine long-term trends in vulnerability disclosures and exploitation, regional differences in malware infections and the socio-economic factors that underpin them, and how ransomware evolved from an obscure threat to the most feared threat in cybersecurity. You’ll also gain valuable insights into the roles that governments play in cybersecurity, including their role as threat actors, and how to mitigate government access to data. The book concludes with a deep dive into modern approaches to cybersecurity using the cloud.By the end of this book, you will have a better understanding of the threat landscape, how to recognize good Cyber Threat Intelligence, and how to measure the effectiveness of your organization's cybersecurity strategy.
Shane Molinari, Jim Packer
In today's world full of online threats, the complexity of harmful software presents a significant challenge for detection and analysis. This insightful guide will teach you how to apply the principles of data science to online security, acting as both an educational resource and a practical manual for everyday use.Data Science for Malware Analysis starts by explaining the nuances of malware, from its lifecycle to its technological aspects before introducing you to the capabilities of data science in malware detection by leveraging machine learning, statistical analytics, and social network analysis. As you progress through the chapters, you’ll explore the analytical methods of reverse engineering, machine language, dynamic scrutiny, and behavioral assessments of malicious software. You’ll also develop an understanding of the evolving cybersecurity compliance landscape with regulations such as GDPR and CCPA, and gain insights into the global efforts in curbing cyber threats.By the end of this book, you’ll have a firm grasp on the modern malware lifecycle and how you can employ data science within cybersecurity to ward off new and evolving threats.
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie
Joel Grus
Współczesne ogromne zbiory danych zawierają odpowiedzi na prawie każde pytanie. Równocześnie nauka o danych jest dziedziną, która cokolwiek onieśmiela. Znajduje się gdzieś pomiędzy subtelnymi umiejętnościami hakerskimi, twardą wiedzą z matematyki i statystyki a merytoryczną znajomością zagadnień z danej branży. Co więcej, dziedzina ta niezwykle dynamicznie się rozwija. Trud włożony w naukę o danych niewątpliwie się jednak opłaca: biegły analityk danych może liczyć na dobrze płatną, inspirującą i bardzo atrakcyjną pracę. Dzięki tej książce opanujesz najważniejsze zagadnienia związane z matematyką i statystyką, będziesz także rozwijać umiejętności hakerskie. W ten sposób zyskasz podstawy pozwalające na rozpoczęcie przygody z analizą danych. Gruntownie zapoznasz się z potrzebnymi narzędziami i algorytmami. Pozwoli Ci to lepiej zrozumieć ich działanie. Poszczególne przykłady, którymi zilustrowano omawiane zagadnienia, są przejrzyste, dobrze opisane i zrozumiałe. Podczas lektury książki poznasz biblioteki, które umożliwią zaimplementowanie omówionych technik podczas analizy dużych zbiorów danych. Szybko się przekonasz, że aby zostać analitykiem danych, wystarczy odrobina ciekawości, sporo chęci, mnóstwo ciężkiej pracy i... ta książka. Najważniejsze zagadnienia: Praktyczne wprowadzenie do Pythona Podstawy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa w analizie danych Podstawy uczenia maszynowego Implementacje algorytmów modeli, w tym naiwny klasyfikator bayesowski, regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe i grupowanie, MapReduce Systemy rekomendacji i mechanizmy przetwarzania języka naturalnego Korzystanie z mediów społecznościowych i baz danych. Python. Wyciśniesz z danych każdą kroplę wiedzy!
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie. Wydanie II
Joel Grus
Analityka danych jest uważana za wyjątkowo obiecującą dziedzinę wiedzy. Rozwija się błyskawicznie i znajduje coraz to nowsze zastosowania. Profesjonaliści biegli w eksploracji danych i wydobywaniu z nich pożytecznych informacji mogą liczyć na interesującą pracę i bardzo atrakcyjne warunki zatrudnienia. Jednak aby zostać analitykiem danych, trzeba znać matematykę i statystykę, a także nauczyć się programowania. Umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego również są ważne. W przypadku tak specyficznej dziedziny, jaką jest nauka o danych, szczególnie istotne jest zdobycie gruntownych podstaw i dogłębne ich zrozumienie. W tym przewodniku opisano zagadnienia związane z podstawami nauki o danych. Wyjaśniono niezbędne elementy matematyki i statystyki. Przedstawiono także techniki budowy potrzebnych narzędzi i sposoby działania najistotniejszych algorytmów. Książka została skonstruowana tak, aby poszczególne implementacje były jak najbardziej przejrzyste i zrozumiałe. Zamieszczone tu przykłady napisano w Pythonie: jest to język dość łatwy do nauki, a pracę na danych ułatwia szereg przydatnych bibliotek Pythona. W drugim wydaniu znalazły się nowe tematy, takie jak uczenie głębokie, statystyka i przetwarzanie języka naturalnego, a także działania na ogromnych zbiorach danych. Zagadnienia te często pojawiają się w pracy współczesnego analityka danych. W książce między innymi: elementy algebry liniowej, statystyki i rachunku prawdopodobieństwa zbieranie, oczyszczanie i eksploracja danych algorytmy modeli analizy danych podstawy uczenia maszynowego systemy rekomendacji i przetwarzanie języka naturalnego analiza sieci społecznościowych i algorytm MapReduce Nauka o danych: bazuj na solidnych podstawach!
Digital Ethics in the Age of AI. Navigating the ethical frontier today and beyond
IT Governance Publishing, Dr. Julie E. Mehan
Digital Ethics in the Age of AI explores the profound ethical challenges posed by the rise of artificial intelligence and its integration into our daily lives. The book covers AI’s disruptive effects across various sectors, including misinformation, privacy, and job displacement, offering clear explanations and real-world examples. The author delves into the role of AI in spreading misinformation and disinformation, including the creation of deepfakes, and highlights the increasing risk of online disinhibition driven by AI-powered interactions. The book also addresses the cognitive biases embedded within AI systems and the growing concerns over privacy, data security, and surveillance in an age of ubiquitous AI technologies. Finally, the book explores the potential for AI-driven job displacement, particularly in the cognitive class, and the societal implications of such disruptions. It also covers intellectual property challenges in the age of AI and the complexities surrounding generative AI’s impact on privacy and digital ownership. Offering solutions for mitigating these risks, Digital Ethics in the Age of AI provides a roadmap for navigating the ethical and regulatory landscape of AI today and in the future.
Gerard Johansen
Embark on a journey into the forefront of cyber defense with Digital Forensics and Incident Response, 4th Edition. This guide is your gateway to mastering the sophisticated techniques and methodologies essential for tackling today’s cyber threats. Authored by leading cybersecurity expert Gerard Johansen, this book provides an insider's look at the cutting-edge tools and innovative strategies needed to prevent, detect, and respond to digital vulnerabilities. With its focus on practical applications and up-to-date examples, it equips you with the skills to develop and refine robust digital forensic capabilities within your organizationThe fourth edition goes beyond traditional approaches by integrating the latest advancements in cloud technology and machine learning, offering a comprehensive look at how these technologies can enhance forensic practices. Dive into the nuances of deploying scalable incident response strategies, using open-source tools for effective threat hunting, and applying ML/AI to uncover and counteract emerging cyber threats. Each chapter is designed to build your proficiency in handling real-world challenges, making you indispensable in your fieldBy the end of the book, you will be well-versed in the various tasks and techniques associated with incident response.
Disaster Recovery and Business Continuity. A quick guide for organisations and business managers
IT Governance Publishing, Thejendra B.S
This book delves into disaster recovery (DR) and business continuity (BC), offering practical strategies for organizations to prepare for and manage disruptions. It starts by defining core concepts of DR and BC, highlighting their role in crisis management. Early chapters explore business impact analysis, data protection, and risk assessment, while examining common IT and non-IT disasters like data loss, cyberattacks, and communication failures.Later sections focus on specific disaster scenarios, such as virus attacks, software failures, and data center risks, offering prevention methods and recovery plans. It also addresses human factors in DR, covering IT staff and contractor management, and the risks tied to outsourcing and project failures.In addition to IT risks, the book explores non-IT disasters, including health crises, financial challenges, and natural events, with strategies for mitigation. The final chapters provide guidance on creating and testing contingency plans, featuring checklists and mock run procedures. This book empowers readers to design, implement, and maintain effective DR and BC plans for their organization’s needs.
Jeremiah Ginn
The SASE concept was coined by Gartner after seeing a pattern emerge in cloud and SD-WAN projects where full security integration was needed. The market behavior lately has sparked something like a space race for all technology manufacturers and cloud service providers to offer a SASE solution. The current training available in the market is minimal and manufacturer-oriented, with new services being released every few weeks. Professional architects and engineers trying to implement SASE need to take a manufacturer-neutral approach.This guide provides a foundation for understanding SASE, but it also has a lasting impact because it not only addresses the problems that existed at the time of publication, but also provides a continual learning approach to successfully lead in a market that evolves every few weeks. Technology teams need a tool that provides a model to keep up with new information as it becomes available and stay ahead of market hype.With this book, you’ll learn about crucial models for SASE success in designing, building, deploying, and supporting operations to ensure the most positive user experience (UX). In addition to SASE, you’ll gain insight into SD-WAN design, DevOps, zero trust, and next-generation technical education methods.