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
データ駆動（データドリブン型)サイバーセキュリティ、定量化可能な側面からサイバーセキュリティに切り込む本でデータを活用した脅威の検知、対応、対策を強化する方法を学びます。生データを分析し、セキュリティチームのパフォーマンスをより適切に評価、データ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。Manning刊『Data-Driven Cybersecurity』の翻訳企画。
●目次
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
●著者
Mariano Mattei：テンプル大学教授（コンピュータ・情報学）。サイバーセキュリティとAIイノベーションの分野で 30 年以上の経験を持つ情報セキュリティ専門家（CISO）。バイオテクノロジー、製薬、医療機器分野においてセキュリティ変革を指揮し、臨床試験、製造自動化、品質システム、規制遵守の枠組みにおいてAI駆動型の能力と堅牢なサイバー防御を統合してきた。リスク管理のための予測分析、AIを活用した脅威検知、プロセス最適化、規制対応のためのAIガバナンスなど、多岐にわたっており、AIと実証済みのサイバーセキュリティ手法を融合させ、進化し続ける脅威に先手を打ちつつ厳格なコンプライアンス基準を維持できるよう組織を支援している。
［翻訳］Kazuhiko Yagami：学生時代セキュリティに魅了されて以来、主に英語文献を通じて専門性を磨く。諸外国との情報格差を埋め、国内の安全保障に少しでも寄与したい思いで翻訳に取り組んでいる。訳書に『実践理解！Webアプリケーション セキュリティ』（マイナビ出版）がある。
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