生成AIによるサイバーセキュリティ実践ガイド | マイナビブックス

生成AIによるサイバーセキュリティ実践ガイド

  • 著作者名:Clint Bodungen
  • 翻訳者名:Smoky
  • 監訳者名:IPUSIRON
    • 書籍:3,828円
    • 電子版:3,828円
  • B5変:408ページ
  • ISBN:978-4-8399-87312
  • 発売日:2024年11月28日
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内容紹介

生成AIを活用して実践的なサイバーセキュリティ・スキルを高めよう!

生成AIはサイバーセキュリティ実践に大きな影響を与える可能性を秘めています。
本書は、ChatGPTをサイバーセキュリティの実際のシナリオでどのように使うかをステップバイステップで解説。
各章は、脆弱性評価やコード分析、脅威インテリジェンスやインシデント対応に至るまで、サイバーセキュリティに焦点を当てています。
脆弱性と脅威の評価計画の作成、セキュリティに関連するコードの分析とデバッグ、脅威レポートの生成、MITRE ATT&CKフレームワークと組み合わせてChatGPTを使う方法、安全なコーディングガイドラインの作成を自動化する方法、カスタムなセキュリティスクリプトを作成する方法などについて詳しく説明します。

Packt Publishing「ChatGPT for Cybersecurity Cookbook: Learn practical generative AI recipes to supercharge your cybersecurity skills」の翻訳書。

[対象読者]
・サイバーセキュリティ分野での生成AIの活用に興味のある方
・ChatGPTとOpenAI APIをセキュリティ実践で取り入れたい専門家、ITエンジニア
・レッドチーム、ブルーチーム等のセキュリティ専門家
・Pythonプログラミングとコマンドラインツールの使用経験のある方

[目次]
第1章 はじめに:ChatGPT、OpenAI API、プロンプトエンジニアリング
第2章 脆弱性評価
第3章 コード分析と安全な開発
第4章 ガバナンス、リスク、コンプライアンス (GRC)
第5章 セキュリティ認識とトレーニング
第6章 レッドチームとペネトレーションテスト
第7章 脅威の監視と検出
第8章 インシデント対応
第9章 ローカルモデルとその他のフレームワークの使用
第10章 最新のOpenAI の機能

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備考

Clint Bodungen : 25年以上の経験を持つサイバーセキュリティ専門家。米国空軍の退役軍人、シマンテック、カスペルスキー・ラボ勤務経験あり。エンジニアトレーニングのため、世界初のサイバーセキュリティ・オンライン・マルチプレイヤーゲーム、ThreatGEN(R) Red vs. Blue https://store.steampowered.com/app/994670/ThreatGEN_Red_vs_Blue/ を提供するThreatGENの共同設立者の一人。ゲームと生成AIでサイバーセキュリティ界に革命を起こすことを目指す。『Hacking Expeded: Industrial Control Systems』の著者。

[翻訳] Smoky:ゲーム開発会社や医療系AI の受託開発会社等、数社の代表を兼任。サイバーセキュリティと機械学習の研究がライフワークで、生涯現役を標榜中。愛煙家で超偏食。2020 年度から大学院で機械学習の医療分野への応用を研究中。主な訳書に『暗号技術 実践活用ガイド』『サイバー術 プロに学ぶサイバーセキュリティ』『サイバーセキュリティの教科書』(マイナビ出版)がある。

[監訳] IPUSIRON:1979年福島県相馬市生まれ。相馬市在住。2001年に『ハッカーの教科書』(データハウス)を上梓。情報・物理的・人的といった総合的な観点からセキュリティを研究しつつ、執筆を中心に活動中。主な書著に『ハッキング・ラボのつくりかた 完全版』『暗号技術のすべて』(翔泳社)、『ホワイトハッカーの教科書』(C&R研究所)、共著に『「技術書」の読書術』(翔泳社)と『Wizard Bible 事件から考えるサイバーセキュリティ』(PEAKS)、翻訳に『Python でいかにして暗号を破るか 古典暗号解読プログラムを自作する本』(ソシム)と『暗号解読 実践ガイド』(マイナビ出版)、監訳に『暗号技術 実践活用ガイド』『サイバーセキュリティの教科書』(マイナビ出版)がある。

目次

第1章 はじめに:ChatGPT、OpenAI API、プロンプトエンジニアリング
第2章 脆弱性評価
第3章 コード分析と安全な開発
第4章 ガバナンス、リスク、コンプライアンス (GRC)
第5章 セキュリティ認識とトレーニング
第6章 レッドチームとペネトレーションテスト
第7章 脅威の監視と検出
第8章 インシデント対応
第9章 ローカルモデルとその他のフレームワークの使用
第10章 最新のOpenAI の機能

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