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87833.com网络安全之数据分析相关汇总
更新时间:2019-10-08

  数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

  数据科学有一种天然的吸引力,每个人都希望获得安全数据分析的奥秘。尽管到目前为止我们一直都专注于数据分析的概念,但要创造每个人都寻找的那种奥秘需要的不仅仅是分析技能,87833.com,而是需要将可视化技术与统计和数据分析相结合,再利用计算能力和领域(信息安全)知识。所有这一切都不是源于产品或工具,而是自己的技能和能力。

  通常讨论在设定的场景下哪种编程语言更好,会很快演变成一场没有胜利和结论的争论。作为数据安全科学家,不要对语言有很强烈的偏见。通常每种语言总在不同的领域闪光,需要将它们融合在一起以解决实际问题。

  为了安装和维护方便,强烈建议使用开源软件Enthought Canopy Python数据分析开发环境。Canopy可运行于Linux、Microsoft Windows以及Mac OSX,拥有一个内置的Python集成开发环境,结合一个元数据包管理器,能确保依赖包和模块实时更新,并且和IPython一样有个控制台。对于那些不想使用开源解决方案的朋友,Enthought同样提供Canopy的商业版本。

  本文将采取“Hello World”示例的理念并且将其扩展至安全数据分析所使用的示例,您可以从中学习、执行并且验证自己的分析。将大量使用Python和R语言实例来展现两种语言的相似性、优势,以及在实际数据分析领域中两种语言的差异。

  本文将从IP地址的角度检验ZeuS(一种相当恶毒的恶意软件),并将在真正的数据上进行一些基础分析。为了完全理解文中的例子,最好熟悉AlienVault数据集的描述,而且至少要关注所有前期的初步分析工作。另一个主要目的是通过引导您阅读和运行许多不同风格的R语言代码示例,来增强熟练使用R语言的程度。

  从一个单独的数据点(感染过ZeroAccess木马的系统的位置数据)入手,一步步探索数据的内部关系。将把位置数据和其他地理上的观察结果关联到一起,并通过名为线性回归(linear regression)的统计学手段测试各个数据点之间的关系,找到其中的关键关系(甚至是伪关系)。

  目前已知的对人类认知最有效的方式就是通过视觉感知。比如对于一个优秀的来讲,他首先需要了解这个系统,理解它是怎么运行的(或者为什么不工作了),然后再利用这个认知系统来达到的目的。在这里的应用场景下,这个目标就是快速有成效地与阅读者交流我们在数据中发现的故事。相比于其他的交流方式,使用数据可视化来交流具有很多优势。

  当数据遭到破坏时,您可能很难摆脱“责备受害人”的心态。这意味着受害者往往试图分散注意力而仅关注将事情回归正常。当发生安全失陷的时候,您会为获取更多的信息和数据而奋斗。那些数据正是您所需要的,因为那些事件产生的丰富数据没有被完全挖掘出来。

  要成为一名真正的安全数据科学家,需要从已有的单一关系的中转变思想。在解决实际问题时需要保持开放的观点,并了解到每种类型的技术在处理具体任务时都有一些独特的好处。本文结合一些小型实例展示了在不同SQL以及NoSQL环境中的多种技术的概况。其中指出了其中的优势和弱点并提供了一些关于如何增强同传统SQL存储进行交互的建议。返回搜狐,查看更多


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