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。

データマイニングによる異常検知といった、まだ確立されていない新分野を、著者独自の視点と方法から、バッサバッサと切り開いていく、そんな力強さのかんじる本です。

侵入検知、攻撃検知、シスログ異常検知、なりすまし検知、ネットワーク障害検知、など元企業研究者らしい視点で重要な問題をピックアップして、共通の方法論をつかみだしているところが圧巻です。

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。