実践 データ駆動サイバーセキュリティ

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

また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を解説し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　資産を守る
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