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이름:장기식

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2024년 5월 <머신러닝 리스크 관리 with 파이썬>

장기식

경희대학교에서 대수학을 전공했으며, 고려대학교 정보보호대학원에서 박사학위를 취득했다. 이후 약 10년간 경찰청 사이버안전국 디지털포렌식센터에서 디지털포렌식 업무를 담당했다. 경찰대학 치안정책연구소에서 데이터 분석을 접한 이후 데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝 기술을 연구했으며, 이 경험을 바탕으로 현재 쏘마(SOMMA)에서 고도화된 보안 위협 대응을 위한 사이버 위협 헌팅 플랫폼 MONSTER와 APT 공격 시뮬레이터CHEIRON 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), 『Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 2/e』(에이콘, 2022)이 있다.  

대표작
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저자의 말

<사이버 보안을 위한 머신러닝 쿡북> - 2021년 10월  더보기

사이버 공격과 방어라는 총성 없는 전쟁은 우리가 모르는 사이에 계속되고 있다. 사이버 보안을 위해 암호 기술을 기반으로 한 응용 기술이 개발돼 핵심 기술로 발전돼 왔다. 그러나 사이버 보안은 단순히 정보를 보호하기 위한 개념으로 시작됐지만 지금은 그 적용 범위가 다양해졌다. 악성코드를 사용한 공격 등 해커의 공격을 탐지하고 막는 역할까지 담당하게 됐다. 그러나 기존의 규칙을 기반으로 하는 보안은 한계에 봉착했으며, 이를 극복하기 위해 빅데이터 분석과 머신러닝 기술이 사이버 보안에 적용되고 있다. 이 책은 머신러닝 기술을 사이버 보안에 적용할 수 있도록 80가지가 넘는 머신러닝 알고리듬을 파이썬으로 구현해 소개한다. 사이버 보안 담당자들은 머신러닝을 사용하는 최신 트렌드의 공격 기법과 머신러닝을 사용해 공격에 대응하는 방어 기법에 익숙해져야 할 것이다. 이 책은 독자들에게 도움이 되리라 확신한다. - 장기식

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