セキュリティエンジニアのための機械学習

セキュリティエンジニアのための機械学習｜オライリー・ジャパン

フィッシングやマルウェアの検知、データ作成、異常検知に加え、機械学習自体への攻撃も扱う書籍。

迷惑メールやフィッシング、ファイルの特徴、異常検知などを題材に機械学習を学ぶ書籍です。検出側だけでなくモデルへの攻撃も目次に含まれます。本資料庫では、防御の評価とデータの準備を学ぶ観点から紹介しています。

書誌・著者・翻訳：Chiheb Chebbi　著、新井悠、一瀬小夜、黒米祐馬　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119076/

書誌・発行日と分量：2021-11-05発行 / 312ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119076/

書誌・ISBN：978-4-87311-907-6／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119076/

学習内容・扱うテーマ：セキュリティ / 異常検知 / 機械学習／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119076/

書誌・原書：Mastering Machine Learning for Penetration Testing／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119076/

学習内容・構成と学習範囲：迷惑メール・ファイル・異常の検出、データ作成、機械学習の防御評価／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119076/

対象：許可されたデータで検出器の評価方法を学びたいセキュリティ担当者や研究者。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。基礎や歴史的な実装を学ぶ資料として扱い、最新の操作手順と区別してください。

出典：オライリー・ジャパン「セキュリティエンジニアのための機械学習 — 書誌・目次」／公開・更新情報：2021-11-05／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119076/

検出率だけでなく、誤検出と確認の負担を評価したい

編集部の整理 · 2026-09-15

検出の正解率だけでは、正常なものを止める回数や、担当者が確認する量は分かりません。本書を読む際は、既知のラベルが付いた学習用データを使い、見逃しと誤検出を別に記録します。検出結果を誰がどう確認するかまで含めた評価表を作る読み方を提案します。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 検証データの範囲と出所を決める：公開された学習用データなど、利用を許可された資料を使います。ラベルの根拠と作成時点、対象外のデータを記録します。

2. 見逃しと誤検出を数え分ける：正例と負例の件数、判定の境界、誤りの種類を残します。全体の平均だけでなく、入力の種類ごとの違いを確認します。

3. 対応する人の作業を定義する：通知を受け取る担当、再確認する情報、誤検出を訂正する手順を整理します。判定だけで削除や遮断まで自動化しない範囲から評価します。

本紹介は、外部システムや第三者のデータへの試験を許可するものではありません。発行時点の教材と、現在の脅威に対する性能を区別します。全サンプル実行や検出性能の測定結果ではありません。