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安全大數據分析技術與應用(網路空間安全學科系列教材)

  • 作者：編者:段曉光//林雪綱//馬利民//楊東曉|責編:張民//戰曉雷
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302632399
  • 出版日期：2023/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：240
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共11章，主要介紹安全大數據分析的基本知識和大數據分析、雲計算的相關機制，圍繞電腦系統面臨的安全威脅，重點介紹為提高網路空間安全採取的安全大數據分析相關技術和措施，使學生了解在真實網路空間安全場景下採用的基於大數據分析的關鍵技術和模型。結合對網路空間安全的具體攻擊及基於大數據分析技術的安全解決方案，使學生掌握網路安全和大數據的基礎知識，理解大數據分析主流演算法的原理及應用場景，掌握安全大數據分析的關鍵技術，培養學生針對實際安全場景進行架構設計和場景分析的能力。
    本書針對高校網路空間安全專業的教學規劃組織編寫，既可作為網路空間安全、信息安全專業及網路工程、電腦技術應用型人才培養與認證體系中的教材，也可作為負責網路安全運維的網路管理人員和對網路空間安全感興趣的讀者的基礎讀物。
作者介紹
編者:段曉光//林雪綱//馬利民//楊東曉|責編:張民//戰曉雷
目錄
第1章  網路空間安全形勢發展變化
  1.1  安全需求多元化發展
    1.1.1  系統安全
    1.1.2  設備安全
    1.1.3  網路安全
    1.1.4  應用安全
    1.1.5  數據安全
  1.2  攻擊形式多樣化
  1.3  安全數據來源多樣性
    1.3.1  設備日誌數據
    1.3.2  網路流量數據
    1.3.3  資產數據
    1.3.4  用戶行為數據
    1.3.5  威脅情報數據
  1.4  安全分析方法的綜合性
    1.4.1  傳統的安全分析方法的局限性
    1.4.2  安全大數據分析方法
  小結
第2章  大數據技術基礎
  2.1  大數據概念及特點
    2.1.1  大數據概念
    2.1.2  大數據的特徵
  2.2  大數據技術發展歷程
    2.2.1  數據採集與預處理
    2.2.2  數據存儲
    2.2.3  數據處理與分析
    2.2.4  數據安全和隱私保護
  2.3  大數據計算模式
    2.3.1  批處理計算
    2.3.2  內存計算
    2.3.3  互動式分析計算
    2.3.4  流計算
    2.3.5  圖計算
    2.3.6  查詢分析計算
  2.4  大數據生命周期安全
    2.4.1  數據產生面臨的威脅
    2.4.2  數據採集面臨的威脅
    2.4.3  數據傳輸面臨的威脅
    2.4.4  數據存儲面臨的威脅
    2.4.5  數據分析面臨的威脅
    2.4.6  數據使用面臨的威脅
    2.4.7  數據治理技術
  2.5  大數據技術與大數據安全分析技術發展趨勢
    2.5.1  大數據技術發展趨勢
    2.5.2  大數據安全分析技術發展趨勢
  小結
第3章  特徵工程與模型評估
  3.1  特徵工程
    3.1.1  數據預處理
    3.1.2  特徵構建

    3.1.3  特徵選擇
    3.1.4  特徵提取
  3.2  模型評估
    3.2.1  模型誤差
    3.2.2  模型評估方法
    3.2.3  模型評價指標
  小結
第4章  基於大數據分析的惡意軟體檢測技術
  4.1  惡意軟體檢測技術的發展
    4.1.1  惡意軟體
    4.1.2  惡意軟體的特徵
    4.1.3  傳統的惡意軟體檢測技術
    4.1.4  基於機器學習的惡意軟體檢測技術
  4.2  大數據分析技術在惡意軟體檢測中的應用
    4.2.1  分類演算法在惡意軟體檢測中的應用
    4.2.2  聚類分析演算法在惡意軟體檢測中的應用
  小結
第5章  基於大數據分析的入侵檢測技術
  5.1  入侵檢測技術
    5.1.1  入侵檢測技術概述
    5.1.2  入侵檢測的方法
  5.2  大數據分析技術在入侵檢測中的應用
    5.2.1  樸素貝葉斯演算法
    5.2.2  邏輯斯諦回歸演算法
  小結
第6章  基於大數據分析的威脅情報
  6.1  威脅情報
    6.1.1  威脅情報的概念及分類
    6.1.2  威脅情報的用途
    6.1.3  威脅情報的生命周期
    6.1.4  標準與規範
  6.2  大數據分析技術在威脅情報中的應用
  小結
第7章  基於大數據分析的日誌分析技術
  7.1  日誌分析
    7.1.1  日誌
    7.1.2  網路環境下日誌的分類
    7.1.3  日誌的格式、語法和內容
    7.1.4  日誌分析概述
    7.1.5  網路日誌分析相關術語
    7.1.6  網路日誌分析流程
    7.1.7  日誌分析系統典型產品
  7.2  大數據分析技術在日誌分析中的應用
    7.2.1  基於大數據分析的日誌分析架構及工具
    7.2.2  日誌異常檢測技術的研究現狀
    7.2.3  關聯關係演算法——Apriori演算法
    7.2.4  KNN演算法在日誌分析中的應用
  小結
第8章  基於大數據分析的網路欺詐檢測
  8.1  網路欺詐

    8.1.1  網路欺詐概述
    8.1.2  釣魚網站
    8.1.3  社會工程學
  8.2  大數據分析技術在網路欺詐檢測中的應用
    8.2.1  神經網路概述
    8.2.2  反向傳播神經網路
    8.2.3  深度學習卷積神經網路
  小結
第9章  基於大數據分析的網路流量分析技術
  9.1  網路流量分析
    9.1.1  網路流量分析概述
    9.1.2  網路流量分析的現狀
    9.1.3  網路流量採集數據集
    9.1.4  流量數據採集相關問題
  9.2  大數據分析技術在網路流量分析中的應用
    9.2.1  網路流量分析流程
    9.2.2  k均值聚類演算法在網路流量分析中的應用
  小結
第10章  基於大數據分析的網路安全態勢感知
  10.1  網路安全態勢感知
    10.1.1  態勢感知技術
    10.1.2  網路安全態勢感知的發展歷程
    10.1.3  網路安全態勢感知簡介
    10.1.4  網路安全態勢感知關鍵技術
    10.1.5  網路安全態勢感知的發展趨勢
  10.2  大數據分析技術在網路安全態勢感知中的應用
    10.2.1  網路安全態勢感知模型
    10.2.2  線性支持向量機演算法
    10.2.3  Inception Net演算法
  小結
第11章  基於大數據分析的網路用戶行為分析
  11.1  網路用戶行為
    11.1.1  網路用戶行為的概念及特點
    11.1.2  網路用戶行為的分類
    11.1.3  網路用戶分類
    11.1.4  網路用戶行為分析的過程
  11.2  犯罪網路分析
    11.2.1  社會網路分析的基本概念
    11.2.2  社會網路分析的主要內容
    11.2.3  犯罪網路分析的主要內容
    11.2.4  犯罪網路分析的主要方法和工具
  11.3  大數據分析技術在犯罪網路分析中的應用
    11.3.1  Louvain演算法
    11.3.2  Louvain演算法在犯罪網路分析中的應用
    11.3.3  三角形計數法
    11.3.4  PageRank演算法
    11.3.5  PageRank演算法在犯罪網路分析中的應用
  小結
附錄A  英文縮略語
參考文獻

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