网络安全：通过数据分析提升态势感知

"《Network Security Through Data Analysis》是由安全研究员Michael Collins撰写的一本实践指南，旨在教授如何利用网络流量数据集来收集和分析数据，从而提高网络安全防护能力。本书适用于熟悉脚本的网络管理员和运营安全分析师。" 本书分为三个部分，首先探讨了数据收集和组织的过程，然后介绍了各种分析工具，并提供了不同分析场景和技术的例子。作者通过以下几个方面详细阐述了网络数据分析的关键点： 1. **网络、主机和服务传感器**：书中讨论了如何利用这些传感器捕捉安全数据，以获取网络活动的实时视图，从而识别潜在威胁。 2. **数据存储**：讲解了如何使用关系数据库、图形数据库（如Redis和Hadoop）存储网络数据流量，这有助于高效管理和检索大量数据。 3. **分析和可视化工具**：介绍了SiLK、R语言和其他工具，这些工具在分析和呈现网络流量数据时非常有用，可以帮助用户理解数据模式和异常行为。 4. **探索性数据分析(EDA)**：通过EDA方法，读者可以检测网络中的异常现象，这有助于发现可能的入侵或攻击。 5. **图分析**：通过图分析技术，识别网络中的重要结构，这对于理解网络流量模式、识别关键节点以及预防潜在的安全风险至关重要。 6. **服务端口流量监控**：学习如何确定网络中跨服务端口的流量，这有助于发现未经授权的访问或恶意活动。 7. **流量体积与行为分析**：通过对流量的量和行为进行分析，可以识别出分布式拒绝服务(DDoS)攻击和数据库侵袭等事件，以便及时采取应对措施。 8. **网络映射和库存**：提供了一步一步的流程，指导读者如何进行网络映射和资产盘点，这是确保全面了解网络状态和潜在脆弱性的基础。 本书的内容旨在帮助读者构建网络安全态势感知，提高对网络使用的理解，以及采取必要的保护措施来增强网络安全性。对于那些希望提升网络安全分析技能的专业人士来说，这是一本宝贵的资源。