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[商品主貨號] U102373276
[代售商品編號] 102013900239
[ISBN-13碼] 9787111512677
[ISBN] 7111512677
[作者] 雅克布，魯迪斯
[出版社] 機械工業出版社
[出版日期] 2015/09/01
[裝訂/規格] 291頁 / 普通級 / 1-1
[目錄]
譯者序
前言
作者介紹
第1章 通向數據驅動安全的旅程
1.1 數據分析簡史
1.1.1 19世紀的數據分析
1.1.2 20世紀的數據分析
1.1.3 21世紀的數據分析
1.2 獲取數據分析技能
1.2.1 領域專業知識
1.2.2 編程技能
1.2.3 數據管理
1.2.4 統計學
1.2.5 可視化
1.2.6 將這些技能組合起來
1.3 以問題為中心
1.3.1 創建一個好的研究問題
1.3.2 探索性數據分析
1.4 本章小結
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第2章 打造自己的分析工具箱
2.1 為什麼選Python？為什麼選R？為什麼兩者都要？
2.2 用Canopy快速開始Python分析
2.2.1 理解Python數據分析和
可視化生態系統
2.2.2 設置R語言環境
2.3 數據幀介紹
2.4 組織結構
2.5 本章小結
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第3章 學習安全數據分析的「Hello World」
3.1 解決一個問題
3.2 獲取數據
3.3 讀入數據
3.4 探索數據
3.5 回到具體問題
3.6 本章小結
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第4章 進行探索性的安全數據分析
4.1 IP地址的剖析
4.1.1 IP地址的表示
4.1.2 IP地址的分段和分組
4.1.3 定位IP地址
4.2 IP地址數據的擴充
4.3 跨區域繪圖
4.3.1 宙斯僵屍網絡的可視化
4.3.2 防火牆數據的可視化
4.4 本章小結
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第5章 從地圖到回歸分析
5.1 簡化地圖
5.1.1 每個國家的ZeroAccess木馬感染量是多少
5.1.2 改變數據范圍
5.1.3 Potwin效應
5.1.4 結果奇怪嗎？
5.1.5 郡計數
5.1.6 郡級
5.2 線性回歸介紹
5.2.1 回歸分析中的常見陷阱
5.2.2 ZeroAccess木馬感染的回歸分析
5.3 本章小結
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第6章 將安全數據可視化
6.1 為什麼要可視化
6.2 理解視覺交流的組件
6.2.1 避免第三維
6.2.2 使用顏色
6.2.3 拼在一起
6.2.4 描述分布信息
6.2.5 可視化時間序列
6.2.6 親自實踐
6.3 將數據變成電影明星
6.4 本章小結
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第7章 從安全失陷中進行學習
7.1 建立研究項目
7.2 數據收集框架的思考
7.2.1 瞄准目標答案
7.2.2 限制可能的答案
7.2.3 允許「其他」和「未知」選項
7.2.4 避免混淆並且合並細節
7.3 VERIS概述
7.3.1 事件追蹤
7.3.2 威脅角色
7.3.3 威脅行為
7.3.4 信息資產
7.3.5 屬性
7.3.6 發現/響應
7.3.7 影響
7.3.8 受害者
7.3.9 指標
7.3.10 用附加擴展VE
7.4 從行為中看V
7.5 使用VCDB數據
7.6 本章小結
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第8章 離開關系數據庫
8.1 實現有約束的存儲器
8.1.1 架構方面的約束
8.1.2 存儲方面的約束
8.1.3 RAM方面的約束
8.1.4 數據方面的約束
8.2 探索替代性的數據庫
8.2.1 Berkel
8.2.2 R
8.2.3
8.2.4 Mon
8.2.5 特殊目的的數據庫
8.3 本章小結
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第9章 解密機器學習
9.1 檢測惡意軟件
9.1.1 開發機器學習算法
9.1.2 驗證算法
9.1.3 實現機器學習算法
9.2 從機器學習中獲益
9.2.1 用機器學習回答問題
9.2.2 評測良好的性能
9.2.3 選擇特征
9.2.4 驗證你的模型
9.3 具體的機器學習方法
9.3.1 有監督學習方法
9.3.2 無監督學習方法
9.4 實驗：攻擊數據聚類
9.4.1 受害行業的多維尺度分析
9.4.2 受害行業的層次聚類分析
9.5 本章小結
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第10章 設計有效的安全儀表盤
10.1 什麼是儀表盤
10.1.1 儀表盤不是汽車
10.1.2 儀表盤不是報告
10.1.3 儀表盤不是搬運車
10.1.4 儀表盤不是藝術展
10.2 通過儀表盤表達及管理「安全」
10.2.1 幫負責人一個忙
10.2.2 提升儀表盤的意識
10.2.3 難題在細節中
10.2.4 突出「安全」
10.3 本章小結
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第11章 交互式安全可視化
11.1 從靜態到交互式
11.1.1 用於增強的交互
11.1.2 用於探索的交互
11.1.3 用於啟發的交互
11.2 開發交互式可視化
11.2.1 使用Tableau創建交互式儀表盤
11.2.2 使用D3創建基於瀏覽器的可視化
11.3 本章小結
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第12章 走向數據驅動的安全
12.1 讓自己走向數據驅動的安全
12.1.1 黑客
12.1.2 統計學
12.1.3 安全領域專家
12.1.4 危險區域
12.2 帶領團隊走向數據驅動的安全研究
12.2.1 對具有客觀答案的事情提問
12.2.2 查找並收集相關數據
12.2.3 從迭代中學習
12.2.4 尋找統計人才
12.3 本章小結
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附錄A 資料及工具
附錄B 參考資源)
[內容簡介] (出版商制式文字, 不論標題或內容簡介是否有標示, 請都以『沒有附件、沒有贈品』為參考。)
About the Authors 作者介紹Jay Jacobs在IT以及信息安全領域擁有超過15年的經驗，主要致力於密碼學、風險學以及數據分析方面的研究。作為Versizon RISK團隊的一名高級數據分析師，他參與編纂年度《Data Breach Investigation Report》，並投入大量精力進行安全相關數據的分析與可視化。Jay也是Society of Information Risk Analysts的創立人之一，現在是該組織董事會的成員。他是一名活躍的博客纂稿人與演講者，他還是Risk Science播客的主持人並且曾經是2014 Metricon安全指標/分析大會的聯席主席。可以通過jayjacobs在推特上找到他。他擁有美國康卡迪亞大學科技管理的學士學位以及美國賓夕法尼亞州立大學的應用統計學畢業證書。
Bob Rudis擁有超過20年的利用數據來幫助維護全球財富100強企業的經驗。作為Liberty Mutual Insurance的企業信息安全及IT風險管理部門的主管，他負責協調與管理Advanced Cyber Security Center的多部門大范圍安全分析計划。Bob是一名高級推特撰寫人、活躍的博主（rud.is）、作家、演講者以及開源社區的投稿人。他當前正任職於Society of Information Risk Analysts（SIRA）的董事會，是SANS Securing The Human方案的編委，同時，還是2014年Metricon安全指標/分析會議的聯合主席。他擁有斯克蘭頓大學的學士學位。
技術編輯Russell Thomas是一名Zions Bancorporation的安全數據科學家，還是一名喬治梅森大學社會計算科學的在讀博士研究生。他擁有在計算機行業超過30年的技術、管理以及咨詢方面的經驗。Thomas先生是Securitymetrics.org的長期社區會員和Society of Information Risk Analysts（SIRA）的創始成員之一。)
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