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이름:장기식

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2024년 6월 <Go를 활용한 네트워크 자동화>

장기식

경희대학교에서 대수학을 전공했으며 고려대학교 정보보호대학원에서 박사 학위를 취득했다. 이후 약 10년간 경찰청 사이버안전국 디지털포렌식센터에서 디지털포렌식 업무를 담당했다. 경찰대학 치안정책연구소에서 데이터 분석을 접한 이후 데이터 분석을 기반으로 한 머신러닝 기술을 연구했고 이 경험을 바탕으로 스타트업에서 인공지능 기반 데이터 분석 업무부터 CCTV용 영상 분석에 이르기까지 다양한 머신러닝 및 인공지능 업무를 수행했다. 현재 모빌리티 보안 전문 업체인 ㈜시옷의 CTO로서 자동차 사이버 보안 및 데이터 분석 솔루션 개발 및 연구를 책임지고 있다.
번역서로는 『보안을 위한 효율적인 방법 PKI』(인포북, 2003), 『머신러닝 리스크 관리 with 파이썬』(한빛미디어, 2024)을 비롯해 에이콘출판사에서 출간한 『EnCase 컴퓨터 포렌식』(2015), 『인텔리전스 기반 사고 대응』(2019), 『적대적 머신러닝』(2020), 『사이버 보안을 위한 머신러닝 쿡북』(2021), 『양자 암호 시스템의 시작』(2021), 『스크래치로 배워 보자! 머신러닝』(2022), 『Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 2/e』(2022), 『그래프 머신러닝』(2023)이 있다.  

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저자의 말

<사이버 보안을 위한 머신러닝 쿡북> - 2021년 10월  더보기

사이버 공격과 방어라는 총성 없는 전쟁은 우리가 모르는 사이에 계속되고 있다. 사이버 보안을 위해 암호 기술을 기반으로 한 응용 기술이 개발돼 핵심 기술로 발전돼 왔다. 그러나 사이버 보안은 단순히 정보를 보호하기 위한 개념으로 시작됐지만 지금은 그 적용 범위가 다양해졌다. 악성코드를 사용한 공격 등 해커의 공격을 탐지하고 막는 역할까지 담당하게 됐다. 그러나 기존의 규칙을 기반으로 하는 보안은 한계에 봉착했으며, 이를 극복하기 위해 빅데이터 분석과 머신러닝 기술이 사이버 보안에 적용되고 있다. 이 책은 머신러닝 기술을 사이버 보안에 적용할 수 있도록 80가지가 넘는 머신러닝 알고리듬을 파이썬으로 구현해 소개한다. 사이버 보안 담당자들은 머신러닝을 사용하는 최신 트렌드의 공격 기법과 머신러닝을 사용해 공격에 대응하는 방어 기법에 익숙해져야 할 것이다. 이 책은 독자들에게 도움이 되리라 확신한다. - 장기식

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