蔵書情報
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書誌情報サマリ
| 書名 |
レジャー白書 2020 余暇の現状と産業・市場の動向
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| 著者名 |
日本生産性本部/編集
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| 出版者 |
日本生産性本部
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| 出版年月 |
2020.9 |
| 請求記号 |
365/00001/20 |
資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
資料番号 |
資料種別 |
配架場所 |
別置 |
帯出 |
状態 |
| 1 |
鶴舞 | 0237788641 | 一般和書 | 2階書庫 | 大型本 | 禁帯出 | 在庫 |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| 請求記号 |
365/00001/20 |
| 書名 |
レジャー白書 2020 余暇の現状と産業・市場の動向 |
| 著者名 |
日本生産性本部/編集
|
| 出版者 |
日本生産性本部
|
| 出版年月 |
2020.9 |
| ページ数 |
140p |
| 大きさ |
30cm |
| 巻書名 |
余暇の現状と産業・市場の動向 |
| ISBN |
978-4-8201-2106-0 |
| 分類 |
3657
|
| 一般件名 |
余暇-統計
|
| 書誌種別 |
一般和書 |
| 内容紹介 |
日本人の余暇の現状や、2019年の余暇関連産業・市場の動向について報告し、需給両面からレジャー活動を分析する。マーケティング戦略立案の基礎資料として役立つ白書。 |
| タイトルコード |
1002010051605 |
| 要旨 |
セキュリティのプロが、機械学習、統計、ソーシャルネットワーク分析、データ可視化など「データサイエンス」の手法を使ってマルウェアを検出・分析する方法を伝授。データサイエンティストを目指す方、悪意あるソフトウェア撃退のためデータサイエンス・AI的手法を活用したい方に格好の読み物となるでしょう! |
| 目次 |
マルウェアの静的解析の基礎 静的解析の応用:x86逆アセンブリ 速習:動的解析 マルウェアネットワークを使った攻撃キャンペーンの特定 共有コード解析 機械学習に基づくマルウェア検出器の概要 機械学習に基づくマルウェア検出器の評価 機械学習に基づくマルウェア検出器の構築 マルウェアの傾向を可視化する ディープラーニングの基礎 Kerasを使ってニューラルネットワークマルウェア検出器を構築する データサイエンティストになろう A付録:データセットとツール |
| 著者情報 |
サックス,ジョシュア 大手セキュリティベンダーSophos(ソフォス)のチーフデータサイエンティスト。マルウェアの感染から守るニューラルネットワークベースのマルウェア検出器の開発責任者。DARPAが出資する米国政府向けのセキュリティデータ調査プロジェクトを5年間リードした経験を持つ(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) サンダース,ヒラリー Sophosのシニアソフトウェアエンジニア&データサイエンティスト。ニューラルネットワーク、機械学習、マルウェア類似度分析などセキュリティ技術の発明と製品化において重要な役割を果してきた。Black Hat USAやBSides Las Vegasなどのセキュリティカンファレンスで定期的に講演している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) |
内容細目表:
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