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内容紹介
大量のデータから知識の宝を掘り出す「データマイニング」という技術が注目されている。その中でも「異常検知」という問題は,セキュリティ,障害検出,情報漏洩対策,マーケティングなど幅広い応用可能性を秘めている。本書はデータマイニングによる異常検知に特化して書かれた日本で初めての書である。
著者は,実際に企業の研究開発の現場でデータマイニングの基礎研究から事業化へと携わってきた。本書では,その豊富な経験を基に,深い数理工学的基礎に基づきながらも現実に通用するデータマイニングの実際を説き明かす。
本書の特徴の1つは,「情報論的学習理論」と呼ばれる機械学習の先端理論をベースに,異常検知問題に統一的にアプローチしていることである。これによって,異常検出の一貫した方法論を展開している。
もう1つの特徴は,豊富な事例を用いて,異常検知の方法論を例解していることである。事例には,侵入検出,Webの攻撃検出,TOPIXデータの異常検出,不審医療行為の検出,障害予兆検出,なりすまし検出などが含まれ,データマイニングを現実問題に適用したい研究者にとっては貴重な事例集にもなっている。
著者は,実際に企業の研究開発の現場でデータマイニングの基礎研究から事業化へと携わってきた。本書では,その豊富な経験を基に,深い数理工学的基礎に基づきながらも現実に通用するデータマイニングの実際を説き明かす。
本書の特徴の1つは,「情報論的学習理論」と呼ばれる機械学習の先端理論をベースに,異常検知問題に統一的にアプローチしていることである。これによって,異常検出の一貫した方法論を展開している。
もう1つの特徴は,豊富な事例を用いて,異常検知の方法論を例解していることである。事例には,侵入検出,Webの攻撃検出,TOPIXデータの異常検出,不審医療行為の検出,障害予兆検出,なりすまし検出などが含まれ,データマイニングを現実問題に適用したい研究者にとっては貴重な事例集にもなっている。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
山西 健司
1987年東京大学工学系大学院計数工学専門課程修士課程修了。1987‐2008年NEC中央研究所にて機械学習、データマイニング、テキストマイニング、情報理論の研究開発に従事。1992‐1995年NEC Research Institute,Inc.(U.S.A.)にVisiting Scientistとして出向。2002年‐2008年NEC主席研究員。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻教授、博士(工学)。専攻は学習数理情報学(情報論的学習理論、機械学習、データマイニング)(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)
1987年東京大学工学系大学院計数工学専門課程修士課程修了。1987‐2008年NEC中央研究所にて機械学習、データマイニング、テキストマイニング、情報理論の研究開発に従事。1992‐1995年NEC Research Institute,Inc.(U.S.A.)にVisiting Scientistとして出向。2002年‐2008年NEC主席研究員。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻教授、博士(工学)。専攻は学習数理情報学(情報論的学習理論、機械学習、データマイニング)(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)
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5つ星のうち 5.0
ログの扱いが参考になった,
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レビュー対象商品: データマイニングによる異常検知 (単行本)
セキュリティを業務としている私ですが、大量のログの扱いに悩まされている中、本書に出会いました。外れ値検知、変化点検出、異常行動検知、潜在異常検知....など、異常検知という文脈の中で とくにセキュリティの事例が多く扱われており、なるほど、ログはこんな風に料理できるのか、と参考になりました。 もと企業研究者であった著者が現実のニーズに基づいて扱った事例を載せているところが、よいと思います。
12 人中、8人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 2.0
著者の論文の解説書。,
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レビュー対象商品: データマイニングによる異常検知 (単行本)
本書はwebサーバ等に対するサイバー攻撃を、システムのログ等を分析することにより、早期に検出する方法を解説しています。本書 は、データマイニング一般については解説していないので、もっと 適切なタイトルがあったかと思います。 各章は、元となる論文に基づいています。それは著者の筆頭または 連名論文です。計算機の異常検出をテーマにした博士論文のような 構成であり、論文で提案・命名された手法が、概説されています。
13 人中、8人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 5.0
数学的に骨太な玄人向けデータマイニングの本,
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レビュー対象商品: データマイニングによる異常検知 (単行本)
データマイニングの教科書といえば、数学的にはいいかげんで深さを感じない本が多いのですが、この本は数学的にしっかりしている珍しい本です。 実際、データマイニングの数学的な部分に興味があって買ってみたのですが、相当手ごたえがありました。外れ値検出、変化点検出、異常行動検出、集合型異常検知などの問題が、ダイナミックな確率モデルの学習とスコアリングという一貫した方法論をベースに解かれています。その詳細を理解するのには確率や統計を知らないとチョットきついのですが、挿絵がとても多く、数学的概念を理解するのに助かりました。 内容的にはハンドブックのようには使えないけど、玄人がしっかりとデータマイニングを学習するための本といえるでしょう。
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