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적대적 머신러닝
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적대적 머신러닝

머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어

[ 2021년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서 ]
앤서니 조셉, 블레인 넬슨, 벤자민 루빈슈타인, J. D. 타이가 저/김우석 역 외 4명 정보 더 보기/감추기 | 에이콘출판사 | 2020년 06월 30일 | 원서 : Adversarial Machine Learning 첫번째 구매리뷰를 남겨주세요. | 판매지수 84 판매지수란?
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출간일 2020년 06월 30일
쪽수, 무게, 크기 500쪽 | 1,200g | 188*235*29mm
ISBN13 9791161754208
ISBN10 1161754202

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책소개

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목차

저자 소개 (9명)

버클리 캘리포니아대학교의 전기공학 및 컴퓨터과학부의 특임 교수다. 인텔 버클리 연구소의 책임자를 역임했다. 버클리 캘리포니아대학교의 전기공학 및 컴퓨터과학부의 특임 교수다. 인텔 버클리 연구소의 책임자를 역임했다.
구글의 오용-대응기술팀(CAT, Counter-Abuse Technology Team)의 소프트웨어 기술자다. 그 전에는 포츠담대학교와 튀빙겐대학교에서 일했다. 구글의 오용-대응기술팀(CAT, Counter-Abuse Technology Team)의 소프트웨어 기술자다. 그 전에는 포츠담대학교와 튀빙겐대학교에서 일했다.
멜버른대학교의 컴퓨팅 및 정보 시스템 부교수다. 이전에 마이크로소프트 연구소와 구글 연구소, 야후 연구소, 인텔 버클리 연구소 및 IBM 연구소에서 일했다. 멜버른대학교의 컴퓨팅 및 정보 시스템 부교수다. 이전에 마이크로소프트 연구소와 구글 연구소, 야후 연구소, 인텔 버클리 연구소 및 IBM 연구소에서 일했다.
버클리 캘리포니아대학교의 교수이며, 컴퓨터 보안 분야에서 널리 일하고 있다. 버클리에서 전기공학 및 컴퓨터과학부와 정보 대학에서 근무하고 있다 버클리 캘리포니아대학교의 교수이며, 컴퓨터 보안 분야에서 널리 일하고 있다. 버클리에서 전기공학 및 컴퓨터과학부와 정보 대학에서 근무하고 있다
2004년 경찰청 사이버테러대응센터에서 처음 디지털 포렌식에 입문해 한전KDN에서 정부기관 사이버안전센터에서 에너지·산업·무역의 보안관제 총괄, 침해사고대응 업무와 보안솔루션 개발에 참여해 해킹에 대응하는 기술 연구했고 현재는 전력 ICT 분야에서 전력 효율화를 위해 EMS(Energy Management System) 개발 담당으로 전력 수요 예측 및 발전 예측 등에 머신러닝을 접목시키고 있다. 번역서로는 『적... 2004년 경찰청 사이버테러대응센터에서 처음 디지털 포렌식에 입문해 한전KDN에서 정부기관 사이버안전센터에서 에너지·산업·무역의 보안관제 총괄, 침해사고대응 업무와 보안솔루션 개발에 참여해 해킹에 대응하는 기술 연구했고 현재는 전력 ICT 분야에서 전력 효율화를 위해 EMS(Energy Management System) 개발 담당으로 전력 수요 예측 및 발전 예측 등에 머신러닝을 접목시키고 있다. 번역서로는 『적대적 머신러닝』(에이콘, 2020)이 있다.
경희대학교에서 대수학을 전공했으며, 고려대학교 정보보호대학원에서 박사 학위를 취득했다. 이후 약 10년간 경찰청 사이버안전국 디지털포렌식센터에서 디지털 포렌식 업무를 담당했다. 경찰대학 치안정책연구소에서 데이터 분석을 접한 이후 데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝 기술을 연구했으며, 이 경험을 바탕으로 현재 아이브스 CTO 및 AI LAB 연구소장으로 딥러닝 기반 영상 및 음향·음성 보안 솔루션과 데이터 분석 플... 경희대학교에서 대수학을 전공했으며, 고려대학교 정보보호대학원에서 박사 학위를 취득했다. 이후 약 10년간 경찰청 사이버안전국 디지털포렌식센터에서 디지털 포렌식 업무를 담당했다. 경찰대학 치안정책연구소에서 데이터 분석을 접한 이후 데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝 기술을 연구했으며, 이 경험을 바탕으로 현재 아이브스 CTO 및 AI LAB 연구소장으로 딥러닝 기반 영상 및 음향·음성 보안 솔루션과 데이터 분석 플랫폼 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), 『사이버 보안을 위한 머신러닝 쿡북』(에이콘, 2021), 『양자 암호 시스템의 시작』(에이콘, 2021), 『스크래치로 배워보자! 머신러닝』(에이콘, 2022)이 있다.
고려대학교에서 대수학/암호학으로 박사학위를 받았다. (주)텔리맨에서 제한수신시스템(CAS)과 스마트카드 COS 개발 업무를 담당했고, 시큐아이에서 PKI 개발 업무를 담당했다. 이후, 삼성전자 종합기술원에서 DRM, Watermarking, 미래인터넷 보안 연구를 수행했으며, 현재 수원대학교 ICT융합대학정보보호학과에 재직 중이다. CISA와 CISM 자격을 보유하고 있다 고려대학교에서 대수학/암호학으로 박사학위를 받았다. (주)텔리맨에서 제한수신시스템(CAS)과 스마트카드 COS 개발 업무를 담당했고, 시큐아이에서 PKI 개발 업무를 담당했다. 이후, 삼성전자 종합기술원에서 DRM, Watermarking, 미래인터넷 보안 연구를 수행했으며, 현재 수원대학교 ICT융합대학정보보호학과에 재직 중이다. CISA와 CISM 자격을 보유하고 있다
고려대학교 정보보호대학원에서 공학박사를 취득했다. 관심 분야는 사이버 무기체계 개발과 양자암호로 현재 후학을 양성하면서 다양한 학술회의와 여러 연구기관 및 대학원에서 강의를 하고 있다. 저서로는 『사이버 공격 막느냐! 뚫리느냐!』 (상상미디어 2020) 등이 있고, 『적대적 머신러닝』 (에이콘, 2020)을 감수했다. 고려대학교 정보보호대학원에서 공학박사를 취득했다. 관심 분야는 사이버 무기체계 개발과 양자암호로 현재 후학을 양성하면서 다양한 학술회의와 여러 연구기관 및 대학원에서 강의를 하고 있다. 저서로는 『사이버 공격 막느냐! 뚫리느냐!』 (상상미디어 2020) 등이 있고, 『적대적 머신러닝』 (에이콘, 2020)을 감수했다.
고려대학교 정보보호대학원 정보보호학부 사이버국방학과 교수다. 고려대학교 정보전산처장을 지내기도 했다. 삼성그룹과 네이버에서 일한 뒤 고려대학교에서 위험 관리를 강의하고 있다. 기술과 법을 아우르는 관점에서 사이버 공간의 리스크를 관리해낼 수 있는 사회적 기반에 대한 원리와 체계 수립에 관심을 가지고 연구와 교육에 매진하고 있다. 최근에는 인공지능을 이용한 사기, 돈세탁 등의 사이버범죄 탐지와 사이버전(cyber戰... 고려대학교 정보보호대학원 정보보호학부 사이버국방학과 교수다. 고려대학교 정보전산처장을 지내기도 했다. 삼성그룹과 네이버에서 일한 뒤 고려대학교에서 위험 관리를 강의하고 있다. 기술과 법을 아우르는 관점에서 사이버 공간의 리스크를 관리해낼 수 있는 사회적 기반에 대한 원리와 체계 수립에 관심을 가지고 연구와 교육에 매진하고 있다. 최근에는 인공지능을 이용한 사기, 돈세탁 등의 사이버범죄 탐지와 사이버전(cyber戰)에서의 지능형 지휘 체계의 설계 분야로 영역을 확대하고 있다.

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출판사 리뷰

★ 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.


★ 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

추천평

“데이터 과학 실무자는 공격자가 얼마나 쉽게 적응형 머신러닝 시스템(adaptive machine learning system)을 조작하고 오용하는지 잘 알지 못한다. 이 책은 공격을 분류하고 적대적 학습 연구 결과로 이 문제의 심각성을 보여준다. 또한 이 책은 오래된 공격뿐만 아니라 최신 딥러닝 시스템(deep learning system)의 약점도 분석한다. 여러 학습 시스템과 공격 유형에 관한 다양한 방어법은 공격에 더 강건한 시스템을 설계하는 연구자와 개발자에게 도움이 될 것이다.”
- 리차드 리프만(Richard Lippmann) (MIT 링컨 연구소(MIT Lincoln Laboratory))

“시의적절한 이 책은 권위 있으면서도 포괄적인 주제를 다루는 올바른 책이다. 머신러닝이 보편화되고 있다. 그러나 사람들이 머신러닝을 신뢰하려면 먼저 머신러닝을 얼마나 신뢰할 수 있는지 알아야 한다.”
- 파비오 롤리(Fabio Roli) (칼리아리대학교(University of Cagliari))

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