目录

第1章分析学定义

安全分析学导论

分析学相关概念和技术

安全分析的数据

日常生活中的分析学

安全分析流程

延伸阅读

第2章分析软件和工具入门

导言

统计编程

数据库和大数据技术入门

R语言简介

Python简介

仿真软件简介

延伸阅读

第3章分析学和应急响应

导言

入侵和应急响应识别中的场景和挑战

日志文件分析

加载数据

其他潜在分析数据集：无栈状态编码

其他适用安全范畴和场景

综述

延伸阅读

第4章仿真和安全进程

仿真

案例学习

第5章访问分析

导言

技术入门

场景、分析和技术

案例学习

第6章安全和文本挖掘

文本挖掘安全分析中的场景和挑战

使用文本挖掘技术分析和查找非结构化数据中的模式

R语言中分步实现文本挖掘的示例

其他适用的安全领域和场景

第7章安全情报以及后续措施

概述

安全情报

安全漏洞

实际应用

结束语

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《信息安全分析学》 为你提供了深入了解信息分析的实践，更重要的是可以识别趋势和异常值的分析技术，而使用传统的安全分析技术可能无法做到这一点。

信息安全分析学 消除了人们对信息安全领域内的信息分析仅局限于安全事件和事件管理系统以及基础网络分析的错误认识。分析技术可以帮助您挖掘数据并识别安全数据中的模式和关系。运用《信息安全分析学》涵盖的技术，您将能够深入了解任何类型的非结构化数据。

信息安全分析学 的作者们分享了丰富的分析技术经验并通过案例研究以演示实际操作技术。 展示如何运用免费提供的工具并结合不相干的数据集来查找异常和异常值，传授有关威胁模拟技术以及如何将分析技术用作评估组织内安全控制和流程要求的强大决策工具，学习如何使用这些模拟技术来帮助预测和剖析组织中的潜在风险。

分析学是一个非常宽泛的主题，它可以包括几乎任何能从数据中获得洞察力的手段。即使是通过简单查看数据而获得了对这些数据的深入了解，也可被看作是分析学的某种形式。然而我们在《信息安全分析学》中提及的分析学，通常指的是使用方法、工具或算法，而不仅仅是简单地查看数据。虽然分析人员应该总是将查看数据作为分析的第一步，但分析学通常所涉及的内容远多于此。可应用于数据的分析方法数量众多：包括各种类型的数据可视化工具，统计算法，查询工具，电子表格软件，专用软件等等。正如你所见，分析方法的范围相当广泛，所以我们不可能在《信息安全分析学》中涵盖其所有。

出于《信息安全分析学》的目的，我们将着重介绍那些对于发现安全漏洞和攻击特别实用的分析方法，而且这些方法可以通过免费软件或常用软件来实现。由于攻击者总是不断制造出新的攻击和危害系统的方法，安全分析人员需要大量的工具以便创造性地解决这个问题。在众多可用的工具中，我们将研究分析编程语言，它可以帮助分析人员制作自定义分析程序和应用程序。本章节中的概念介绍了对安全分析有用的框架，连同分析方法和工具都将在《信息安全分析学》的其余章节详细讲解。

作者和译者简介

Mark Ryan M. Talabis 担任Zvelo Inc.公司的首席安全威胁科学家，《信息安全风险评估工具包：通过Syngress的数据收集和数据分析进行实用评估》一书的合著者。

Robert McPherson 领导“美国财富100强”保险和金融服务公司的数据科学家团队。作为研究和分析团队的带领者，他拥有14年的领导经验（专门从事预测建模，仿真，计量经济分析和应用统计的工作）。

I. Miyamoto 担任政府机构的计算机调查员，拥有超过16年的计算机调查和取证经验，以及12年的情报分析经验。

Jason L. Martin  高级威胁检测技术领域的全球领导者FireEye Inc.公司的云业务副总裁，Shakacon安全大会的联合创始人，《信息安全风险评估工具包：通过Syngress的数据收集和数据分析进行实用评估》一书的合著者。



王晓鹤，现就职于爱立信通信有限公司任高级软件工程师。曾先后任职于中兴通讯公司和阿尔卡特朗讯公司，担任高级测试工程师、产品经理等职务，长期从事电信网络系统产品和数据网云平台产品的研发和测试工作。拥有德国乌尔姆大学信息和媒体专业理学硕士学位和东南大学通信工程学士学位。

沈卢斌，毕业于瑞典皇家理工学院（KTH）片上系统（SoC）设计专业。长期从事电信云计算平台的研发和系统安全的测试工作，是首批同时通过CCIE和HCIE认证的网络专家之一。对SDN安全、FPGA在工业互联网交换机中的设计以及基于FPGA的入侵检测系统有浓厚的兴趣和独到的见解。
译有《Google Hacking：渗透性测试者的利剑（原书第3版）》《信息安全分析学：大数据视角下安全的内核、模式和异常》《悄无声息的战场：无线网络威胁和移动安全隐私》和《防范互联网上的“野蛮人”：钓鱼检测、DDOS防御和网络攻防》等译著。
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