【Udemy中英字幕】Data to Defense: A Guide to Cybersecurity Analytics

数据至防御：网络安全分析指南

掌握网络安全分析：从基础知识到高级技术

讲师：John Boyle

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您将学到什么

• 了解网络安全分析的基本概念及其在保护数字资产中的作用。
• 获取网络安全分析中使用的各种数据源的知识，包括网络流量、日志文件和传感器数据。
• 学习数据预处理技术，为分析准备数据，例如清理、规范化和特征工程。
• 探索与网络安全分析相关的机器学习算法，包括异常检测、分类和回归。
• 培养数据可视化技能，以有效地传达网络安全见解。
• 了解网络安全分析的道德含义以及隐私和合规的重要性。
• 通过实际项目和案例研究获得实践经验。

探索相关主题

• 网络安全
• 网络与安全
• 信息技术与软件

要求

• 对计算机科学有基本了解
• 对编程有基本了解（例如 Python）
• 统计学基本知识

描述

本综合课程旨在为您提供在网络安全分析领域脱颖而出的基本技能和知识。无论您是网络安全专业人员、数据分析师还是有抱负的安全分析师，本课程都将为您提供坚实的基础和先进的技术，以有效地分析安全数据并保护组织的资产。

您将学到的内容：

您将学习网络安全分析的基本概念，包括数据驱动安全及其重要性。您将探索各种数据源，例如网络流量、日志和威胁情报源，并掌握数据清理、转换和充实的技术。

您还将深入研究数据分析和可视化，应用统计分析技术并利用 Matplotlib 和 Seaborn 等强大的可视化工具从数据中发现见解。

本课程涵盖了广泛的机器学习技术，包括监督和无监督学习算法。您将学习如何构建和评估机器学习模型，以完成异常检测、入侵检测和威胁分类等任务。此外，您还将探索深度学习等高级技术，以应对复杂的安全挑战。

您将深入了解威胁情报和追踪，包括识别入侵指标 (IOC) 和进行威胁追踪。您还将学习如何有效地使用安全信息和事件管理 (SIEM) 系统来分析安全事件和检测威胁。

最后，您将探索网络安全中自动化和编排的强大功能。您将学习如何自动化日常任务、简化事件响应并提高整体安全效率。

您将学到的内容：

• 基本概念：

  • 了解网络安全分析的核心概念，包括数据驱动安全及其重要性。

  • 了解网络安全分析师的作用和所需的关键技能。

• 数据采集​​和准备：

  • 探索各种网络安全数据来源，例如网络流量、日志和威胁情报源。

  • 掌握数据清理、转换和丰富的技术。

  • 了解如何处理缺失数据、异常值和不一致性。

• 数据分析与可视化：

  • 应用统计分析技术从数据中发现见解。

  • 利用强大的可视化工具有效地呈现数据。

  • 获得 Matplotlib 和 Seaborn 等数据可视化库的实践经验。

• 网络安全机器学习：

  • 深入研究与网络安全相关的机器学习概念和算法。

  • 了解如何构建和评估异常检测、入侵检测和威胁分类等任务的机器学习模型。

  • 探索深度学习等先进技术，以应对复杂的安全挑战。

• 威胁情报与追踪：

  • 了解威胁情报在主动安全中的作用。

  • 了解如何识别危害指标 (IOC) 并进行威胁搜寻。

  • 探索分析威胁行为者策略、技术和程序 (TTP) 的技术。

• SIEM 和安全自动化：

  • 掌握安全信息和事件管理 (SIEM) 的概念。

  • 了解如何将 SIEM 与其他安全工具集成以增强威胁检测和响应。

  • 探索简化安全操作的自动化工具和框架。

  • 了解事件响应编排的好处。

本课程适合哪些人：

• 网络安全专业人员：安全分析师、事件响应人员、威胁情报分析师和安全运营中心 (SOC) 分析师。
• 数据科学家和分析师：有兴趣将他们的技能应用于网络安全的数据科学家和分析师。
• IT 专业人士：希望提高安全技能的网络工程师、系统管理员和 IT 运营专业人士。
• 学生和学者：计算机科学、信息技术和网络安全学生。
• 网络安全爱好者：对网络安全充满热情并渴望学习更多知识的个人。