تهدیدات برون‌ریزی داده و فنون پیشگیری ۲۰۲۳
Data Exfiltration Threats and Prevention Techniques 2023

منبعی جامع در پوشش فنون پیشگیری از تهدیدات برون‌بری داده و به‌کارگیری کاربردهای یادگیری ماشین برای کمک به شناسایی و پیشگیری

کتاب *تهدیدات برون‌بری داده و فنون پیشگیری* دانش لازم را برای پیشگیری و محافظت از حملات بدافزارها در اختیار خوانندگان قرار می‌دهد. این کتاب با معرفی روش‌های موجود و اخیراً توسعه‌یافته در زمینه حفاظت از بدافزار با استفاده از هوش مصنوعی، جرم‌شناسی حافظه و تطبیق الگو، ارائه بردارهای حمله برون‌بری داده و شناسایی پیشرفته نشت داده مبتنی بر حافظه، و بحث در مورد چگونگی تأثیر مثبت روش‌های یادگیری ماشین بر شناسایی بدافزارها، این هدف را محقق می‌سازد.

نویسندگان با ارائه شرح مفصلی از آخرین پیشرفت‌ها در روش‌ها و فناوری‌های شناسایی برون‌بری داده، به جزئیات اقدامات متقابل نقض داده و سناریوهای حمله نیز می‌پردازند تا به خواننده نشان دهند که چگونه می‌تواند یک حمله سایبری بالقوه را در دنیای واقعی شناسایی کند.

این کتاب متشکل از هشت فصل، درک بهتری از مسائل اصلی مربوط به حملات سایبری و همچنین روش‌های جدیدی که در این زمینه توسعه یافته‌اند، ارائه می‌دهد.

در کتاب *تهدیدات برون‌بری داده و فنون پیشگیری*، خوانندگان می‌توانند اطلاعات دقیقی را در مورد موارد زیر بیابند:

* طبقه‌بندی داده‌های حساس، پوشش پیش پردازش متن، طبقه‌بندی متنی نظارت شده، خوشه‌بندی خودکار متن و سایر رویکردهای شناسایی متن حساس
* فناوری‌های یادگیری ماشین نظارت شده برای سیستم‌های تشخیص نفوذ، پوشش رده‌بندی و محک‌زنی تکنیک‌های یادگیری ماشین نظارت شده
* تشخیص بدافزار مبتنی بر رفتار با استفاده از توالی‌های فراخوانی API، پوشش تکنیک‌های استخراج فراخوانی API و شناسایی رفتار سرقت داده بر اساس توالی‌های فراخوانی API
* نظارت بر داده‌های حساس مبتنی بر حافظه برای شناسایی برون‌بری داده در زمان واقعی و حمله و شناسایی پیشرفته برون‌بری داده با تاخیر زمانی

کتاب *تهدیدات برون‌بری داده و فنون پیشگیری* که مخاطب آن متخصصان و دانشجویان هستند، طیف وسیعی از روش‌های یادگیری ماشین را که می‌توان از آن‌ها برای شناسایی سرقت احتمالی داده استفاده کرد، برجسته می‌کند و شکاف‌های تحقیقاتی و پتانسیل ایجاد تغییر در آینده را با ادامه رشد فناوری، شناسایی می‌کند.

Comprehensive resource covering threat prevention techniques for data exfiltration and applying machine learning applications to aid in identification and prevention

Data Exfiltration Threats and Prevention Techniques provides readers the knowledge needed to prevent and protect from malware attacks by introducing existing and recently developed methods in malware protection using AI, memory forensic, and pattern matching, presenting various data exfiltration attack vectors and advanced memory-based data leakage detection, and discussing ways in which machine learning methods have a positive impact on malware detection.

Providing detailed descriptions of the recent advances in data exfiltration detection methods and technologies, the authors also discuss details of data breach countermeasures and attack scenarios to show how the reader may identify a potential cyber attack in the real world.

Composed of eight chapters, this book presents a better understanding of the core issues related to the cyber-attacks as well as the recent methods that have been developed in the field.

In Data Exfiltration Threats and Prevention Techniques, readers can expect to find detailed information on:

• Sensitive data classification, covering text pre-processing, supervised text classification, automated text clustering, and other sensitive text detection approaches
• Supervised machine learning technologies for intrusion detection systems, covering taxonomy and benchmarking of supervised machine learning techniques
• Behavior-based malware detection using API-call sequences, covering API-call extraction techniques and detecting data stealing behavior based on API-call sequences
• Memory-based sensitive data monitoring for real-time data exfiltration detection and advanced time delay data exfiltration attack and detection

Aimed at professionals and students alike, Data Exfiltration Threats and Prevention Techniques highlights a range of machine learning methods that can be used to detect potential data theft and identifies research gaps and the potential to make change in the future as technology continues to grow.