前 言
旅行很危险，弗罗多。一旦你出了门上了路，如果不专心看路，谁知道你会被带到哪里去。
—比尔博·巴金斯，《指环王》
近几年，网络安全在全球范围内成为了大众和专业领域的核心关注点。数据外泄的情况每天都在发生，聪明的对手把目标直指消费者、商业公司、政府，他们技巧熟练而且不怕被发现或者无视将会出现的后果。这些事件有它发生的背景，现今包含商业和关键基础设施的主干网的系统网络和应用，变得越来越复杂，臃肿得难以掌控。
凭借肉眼观察的直觉和所谓“最佳”实践的安全防护措施已经不足以保护我们。安全“巫
师”的时代已经过去，采用成熟的工具和技术、进入革命性的数据驱动安全的时代已经到来。
本书综述以及技术要点
本书的目的是带你遨游安全数据科学的世界。让我们先看一眼图1所展示的用本书每一章的关键词构成的这块云。这朵云涉及大量的信息，通过这朵云你或许可以从繁杂的信息中挑选出少量的有用信息，然而，这就像不用磁铁在一个大草垛中找出一颗钉子。
目 录
第1章 通向数据驱动安全的旅程
1.1 数据分析简史
1.2 获取数据分析技能
1.2.1 领域专业知识
1.2.2 编程技能
1.2.3 数据管理
1.2.4 统计学
1.2.5 可视化
1.2.6 将这些技能组合起来
1.3 以问题为中心
1.3.1 创建一个好的研究问题
1.3.2 探索性数据分析
1.4 本章小结
第2章 打造自己的分析工具箱
2.1 为什么选Python？为什么选R？为什么两者都要？
2.2 用Canopy快速开始Python分析
2.2.1 理解Python数据分析和
2.2.2 设置R语言环境
2.3 [数据帧介绍]https://yq.aliyun.com/articles/108222()
2.4 组织结构
2.5 本章小结
第3章 学习安全数据分析的“Hello World”
3.1 解决一个问题
3.2 获取数据
3.3 读入数据
3.4 探索数据
3.5 回到具体问题
3.6 本章小结
3.7 推荐阅读
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第4章 进行探索性的安全数据分析
4.1 IP地址的剖析
4.1.1 IP地址的表示
4.1.2 IP地址的分段和分组
4.1.3 定位IP地址
4.2 IP地址数据的扩充
4.3 跨区域绘图
4.3.1 宙斯僵尸网络的可视化
4.3.2 防火墙数据的可视化
4.4 本章小结
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第5章 从地图到回归分析
5.1 简化地图
5.1.1 每个国家的ZeroAccess木马感染量是多少
5.1.2 改变数据范围
5.1.3 Potwin效应
5.1.4 结果奇怪吗？
5.1.5 郡计数
5.1.6 郡级
5.2 线性回归介绍
5.2.1 回归分析中的常见陷阱
5.2.2 ZeroAccess木马感染的回归分析
5.3 本章小结
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第6章 将安全数据可视化
6.1 为什么要可视化
6.2 理解视觉交流的组件
6.2.1 避免第三维
6.2.2 使用颜色
6.2.3 拼在一起
6.2.4 描述分布信息
6.2.5 可视化时间序列
6.2.6 亲自实践
6.3 将数据变成电影明星
6.4 本章小结
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第7章 从安全失陷中进行学习
7.1 建立研究项目
7.2 数据收集框架的思考
7.2.1 瞄准目标答案
7.2.2 限制可能的答案
7.2.3 允许“其他”和“未知”选项
7.2.4 避免混淆并且合并细节
7.3 VERIS概述
7.3.1 事件追踪
7.3.2 威胁角色
7.3.3 威胁行为
7.3.4 信息资产
7.3.5 属性
7.3.6 发现/响应
7.3.7 影响
7.3.8 受害者
7.3.9 指标
7.3.10 用附加扩展VERIS
7.4 从行为中看VERIS
7.5 使用VCDB数据
7.6 本章小结
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第8章 离开关系数据库
8.1 实现有约束的存储器
8.1.1 架构方面的约束
8.1.2 存储方面的约束
8.1.3 RAM方面的约束
8.1.4 数据方面的约束
8.2 探索替代性的数据库
8.2.1 BerkeleyDB 186
8.2.2 Redis
8.2.3 HIVE
8.2.4 MongoDB
8.2.5 特殊目的的数据库
8.3 本章小结
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第9章 解密机器学习
9.1 检测恶意软件
9.1.1 开发机器学习算法
9.1.2 验证算法
9.1.3 实现机器学习算法
9.2 从机器学习中获益
9.2.1 用机器学习回答问题
9.2.2 评测良好的性能
9.2.3 选择特征
9.2.4 验证你的模型
9.3 具体的机器学习方法
9.3.1 有监督学习方法
9.3.2 无监督学习方法
9.4 实验：攻击数据聚类
9.4.1 受害行业的多维尺度分析
9.4.2 受害行业的层次聚类分析
9.5 本章小结
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第10章 设计有效的安全仪表盘
10.1 什么是仪表盘
10.1.1 仪表盘不是汽车
10.1.2 仪表盘不是报告
10.1.3 仪表盘不是搬运车
10.1.4 仪表盘不是艺术展
10.2 通过仪表盘表达及管理“安全”
10.2.1 帮负责人一个忙
10.2.2 提升仪表盘的意识
10.2.3 难题在细节中
10.2.4 突出“安全”
10.3 本章小结
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第11章 交互式安全可视化
11.1 从静态到交互式
11.1.1 用于增强的交互
11.1.2 用于探索的交互
11.1.3 用于启发的交互
11.2 开发交互式可视化
11.2.1 使用Tableau创建交互式仪表盘
11.2.2 使用D3创建基于浏览器的可视化
11.3 本章小结
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第12章 走向数据驱动的安全
12.1 让自己走向数据驱动的安全
12.1.1 黑客
12.1.2 统计学
12.1.3 安全领域专家
12.1.4 危险区域
12.2 带领团队走向数据驱动的安全研究
12.2.1 对具有客观答案的事情提问
12.2.2 查找并收集相关数据
12.2.3 从迭代中学习
12.2.4 寻找统计人才
12.3 本章小结
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附录A 资料及工具
附录B 参考资源
