中國高校創意創新創業教育係列叢書：網絡安全中的數據挖掘技術 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李濤 編

圖書標籤:

• 網絡安全
• 數據挖掘
• 創新創業
• 高等教育
• 信息安全
• 機器學習
• 數據分析
• 人工智能
• 教育教學
• 學科建設

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302455509

版次：1

商品编码：12137781

包装：精装

丛书名： 中国高校创意创新创业教育系列丛书

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：328

字数：447000

正文语种：中文

內容簡介

　　《中國高校創意創新創業教育係列叢書：網絡安全中的數據挖掘技術》以網絡安全中主要子領域為主綫，以數據挖掘算法為基礎，搜集瞭大量基於數據挖掘的網絡安全技術研究成果，匯編瞭數據挖掘技術在隱私保護、惡意軟件檢測、入侵檢測、日誌分析、網絡流量分析、網絡安全態勢評估、數字取證等網絡安全領域的應用，介紹瞭常用的網絡安全數據集，並搜集瞭大量的網絡安全資源，以供讀者能將《中國高校創意創新創業教育係列叢書：網絡安全中的數據挖掘技術》內容應用於實際的研究或學習中。
　　《中國高校創意創新創業教育係列叢書：網絡安全中的數據挖掘技術》可作為研究人員、網絡安全工程人員和對基於數據挖掘的網絡安全技術感興趣的研究生的參考書，也可作為高等院校高年級課程的教學用書，還可供相關領域工作的讀者參考。

作者簡介

　　李濤，美國佛羅裏達國際大學計算機學院／南京郵電大學計算機學院教授。研究興趣主要包括數據挖掘、機器學習和信息檢索及生物信息學等領域，並在這些領域開展瞭一係列有相當影響力的理論與實證研究，取得瞭突齣的成就。在基於矩陣方法的數據挖掘和學習、音樂信息檢索、係統日誌數據挖掘以及數據挖掘的各種應用等方麵做齣瞭具有開創性和前瞻性的研究。由於在數據挖掘及應用領域做齣瞭成效顯著的研究工作，李濤教授曾多次獲得各種榮譽和奬勵，其中包括2006年美國國傢自然科學基金委頒發的傑齣青年教授奬（NSF CAREER Award，2006-2010）；2010年IBM大規模數據分析創新奬（Scalable Data Analytics Innovation Award，2010）；多次獲得IBH學院研究奬（2005、2007、2008）；2009年獲得佛羅裏達國際大學科研榮譽——學術研究奬；多次獲得施樂公司學院研究奬（2011—2014）；並於2011年獲得佛羅裏達國際大學工程學院首位傑齣導師奬（該奬2011年初次設立），2014年再獲此殊榮。

內頁插圖

目錄

第1章 簡介
1．1 網絡安全概述
1．2 網絡安全概念
1．2．1 網絡安全定義
1．2．2 網絡安全麵臨的挑戰
1．2．3 網絡安全的重要性
1．3 網絡空間（信息）安全學科
1．3．1 學科概況
1．3．2 學科培養目標
1．3．3 學科的主要研究方嚮及內容
1．3．4 學科的研究方嚮及內容
1．4 數據挖掘簡介
1．4．1 數據挖掘含義與簡介
1．4．2 什麼是數據挖掘
1．4．3 專傢學者對數據挖掘的不同定義
1．4．4 為什麼要進行數據挖掘
1．4．5 數據挖掘的特點
1．5 數據挖掘算法簡介
1．5．1 十大數據挖掘算法
1．5．2 國內外的數據挖掘發展狀況
1．5．3 數據挖掘的步驟

第2章 基於隱私保護的數據挖掘
2．1 摘要
2．2 隱私保護概述
2．3 隱私保護技術介紹
2．3．1 基於限製發布的技術
2．3．2 基於數據加密的技術
2．3．3 基於數據失真的技術
2．3．4 隱私保護技術對比分析
2．4 隱私保護和數據挖掘模型
2．5 隱私披露風險度量
2．6 隱私保護中的數據挖掘應用
2．6．1 基於隱私保護的關聯規則挖掘方法
2．6．2 基於聚類的匿名化算法
2．6．3 基於決策樹的隱私保護
2．6．4 基於貝葉斯分類的隱私保護
2．6．5 基於特徵選擇的隱私保護
2．7 大數據安全與隱私保護
2．7．1 大數據概述
2．7．2 大數據安全與隱私保護
2．8 小結
中英文詞匯對照錶
參考文獻

第3章 惡意軟件檢測
3．1 概述
3．2 惡意軟件檢測技術
3．2．1 惡意軟件檢測技術的發展
3．2．2 常用惡意軟件檢測技術
3．2．3 惡意軟件特徵提取技術
3．3 數據挖掘在惡意軟件檢測中的應用
3．3．1 基於分類方法的惡意軟件檢測
3．3．2 基於聚類分析方法的惡意軟件歸類
3．3．3 基於數據挖掘技術的釣魚網站檢測
小結
中英文詞匯對照錶
參考文獻

第4章 入侵檢測
4．1 概述
4．2 入侵檢測技術
4．2．1 入侵檢測技術的發展
4．2．2 入侵檢測的分析方法
4．2．3 入侵檢測係統
4．3 數據挖掘在入侵檢測中的應用
4．3．1 基於分類方法的入侵檢測
4．3．2 基於關聯分析方法的人侵檢測
4．3．3 基於聚類分析方法的入侵檢測
4．3．4 數據挖掘在入侵檢測規避與反規避中的應用
小結
中英文詞匯對照錶
參考文獻

第5章 日誌分析
5．1 日誌分析介紹
5．1．1 日誌文件的特點及日誌分析的目的
5．1．2 日誌的分類
5．1．3 網絡日誌分析相關術語
5．1．4 網絡日誌分析流程
5．1．5 日誌分析麵臨的挑戰
5．2 日誌分析模型與方法
5．2．1 日誌分析方法
5．2．2 日誌分析工具
5．3 日誌文件的異常檢測
5．3．1 基於監督學習的異常檢測
5．3．2 基於無監督學習的異常檢測
5．4 基於事件模式的係統故障溯源
5．4．1 從日誌到事件
5．4．2 事件模式挖掘
5．4．3 日誌事件的依賴性挖掘
5．4．4 基於依賴關係的係統故障溯源
5．5 事件總結
5．5．1 事件總結相關背景
5．5．2 基於事件發生頻率變遷描述的事件總結
5．5．3 基於馬爾可夫模型描述的事件總結
5．5．4 基於事件關係網絡描述的事件總結
小結
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參考文獻

第6章 網絡流量分析
6．1 流量分析介紹
6．1．1 網絡流量分析概述
6．1．2 網絡流量分析的目的
6．1．3 網絡流量分析的現狀
6．1．4 網絡流量分析的流程
6．2 網絡流量的采集方法
6．2．1 流量采集概述
6．2．2 流量采集方法
6．2．3 流量采集的問題
6．2．4 網絡流量數據集
6．3 常用的網絡流量分析模型及方法
6．3．1 流量分析模型
6．3．2 常用的流量分析方法
6．3．3 數據挖掘方法在流量分析中的應用
6．3．4 其他的流量分析方法
小結
中英文詞匯對照錶
參考文獻

第7章 網絡安全態勢評估
7．1 概述
7．2 支持嚮量機方法
7．2．1 支持嚮量機原理
7．2．2 評價指標體係的建立及實現
7．3 貝葉斯網絡概述
7．3．1 貝葉斯網絡基礎知識
7．3．2 錶示與構成
7．3．3 特點
7．3．4 貝葉斯網絡建造
7．3．5 基於貝葉斯網絡的網絡態勢評估模型
7．4 隱馬爾可夫方法
7．4．1 HMM模型概述
7．4．2 隱馬爾可夫模型概念
7．4．3 HMM的基本算法
7．4．4 建立網絡態勢評估模型
小結
參考文獻

第8章 數字取證
8．1 概述
8．2 數字取證技術
8．2．1 數字取證的定義
8．2．2 數字取證的發展
8．2．3 數字取證的原則、流程、內容和技術
8．2．4 數字取證麵臨的挑戰
8．3 數據挖掘在數字取證中的應用
8．3．1 文獻概覽
8．3．2 現有用於數字取證的數據挖掘技術和工具
8．3．3 電子郵件挖掘
8．3．4 數據碎片分類
8．3．5 文檔聚類
小結
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參考文獻

第9章 網絡安全數據集簡介及采集
9．1 數據集簡介
9．1．1 DARPA入侵檢測評估數據集
9．1．2 KDD Cup 99與NSL-KDD數據集
9．1．3 HoneyNet數據集
9．1．4 Challenge 2013數據集
9．1．5 Adult數據集
9．1．6 惡意軟件數據集
9．2 網絡數據包采集與迴放
9．2．1 TCPDUMP抓包
9．2．2 Wireshark抓包
9．2．3 網絡數據包迴放
9．2．4 網絡抓包編程
小結
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參考文獻

附錄A 網絡安全資源介紹
附錄B 部分代碼

前言/序言

　　1.背景
　　網絡安全事關國傢安全，它已被多個國傢納入國傢安全戰略。在我國，網絡安全已得到政府的高度重視，國傢層麵明確意識到網絡安全對國傢安全牽一發而動全身，並將保障網絡安全提升至維護網絡空間安全。2015年6月經過國務院學位委員會的批準，網絡空間安全也成為工學門類下的一級學科。
　　與此同時，危害網絡安全的新手段正不斷湧現，導緻網絡安全威脅與日俱增，全球的網絡安全形勢都不容樂觀。在這種嚴峻的網絡安全形勢大背景下，大量研究人員正不斷緻力於尋求解決網絡安全問題的新技術。而數據挖掘正是能夠有效解決網絡安全問題的技術之一，各種報道、文獻顯示，它已成為解決諸多網絡安全難題的主力軍。數據挖掘是理論技術和實際應用的完美結閤，其研究源於真實世界中的實際應用需求，它在許多應用領域都取得瞭令人矚目的成績，利用其解決網絡安全問題也順理成章。在迅猛發展的網絡空間中，大量的網絡安全難題有待解決，正是這種實際的網絡安全應用需求促使研究人員將經典的數據挖掘算法應用於網絡安全領域。近年來，基於數據挖掘技術的網絡安全研究成果不斷齣現在各種報道和文獻中，這些研究成果在解決網絡安全問題方麵取得瞭良好的成效，尤其是在解決大數據背景下的網絡安全問題方麵，許多數據挖掘技術都凸顯齣瞭其解決網絡安全惡疾的良好能力。
　　但是，目前基於數據挖掘的網絡安全技術研究成果分散於各種文獻中，還沒有專門的中文書籍將這些研究成果進行整理匯編，導緻從事該領域工作的人員難以綜閤地、全麵地把握其研究進展。
　　2015-2016年期間，在國傢留學基金委的資助下，廣州大學的彭淩西博士、樂山師範學院的楊進博士、劉纔銘博士、張建東，以及福建省公安廳的黃君燦先後來到佛羅裏達國際大學計算機學院的數據挖掘實驗室訪學。當不同研究方嚮的人員在一起討論研究的時候，為瞭讓數據挖掘的研究人員熟悉網絡安全，也為瞭從事網絡安全的研究人員深入瞭解數據挖掘，我們就萌發瞭編寫此書的想法。
　　本書正是在以上背景和環境下編寫的，其目的就是方便讀者閱讀或查閱，讓讀者能夠較快地、廣泛地掌握基於數據挖掘的網絡安全技術。本書主編長期從事數據挖掘研究和教學工作，在國際數據挖掘領域享有良好的聲譽，他經曆瞭數據挖掘技術在網絡安全應用研究中的發展曆程，對基於數據挖掘的網絡安全技術具有深刻的體會。同時，本書編寫成員還融閤瞭來自網絡安全領域和實際工程領域的研究人員和技術專傢，他們編寫的內容既涉及理論研究，又反映瞭大量的實際網絡安全應用，全方位覆蓋瞭經典的和最新的研究成果。
　　2.主要內容
　　本書以網絡安全中主要子領域為主綫，搜集瞭大量基於數據挖掘的網絡安全技術研究成果，這些研究成果既有經典的數據挖掘算法在網絡安全中的應用，也有數據挖掘在網絡安全熱點問題中的最新前沿研究，包括發錶於著名國際學術會議的論文。本書以數據挖掘算法為基礎，匯編瞭數據挖掘技術在隱私保護、惡意軟件檢測、入侵檢測、日誌分析、網絡流量分析、網絡安全態勢評估、數字取證等網絡安全領域的應用，介紹瞭常用的網絡安全數據集，並搜集瞭大量的網絡安全資源，以供讀者能將本書內容應用於實際的研究或學習中。
　　本書的目標群體是研究人員、網絡安全工程人員和對基於數據挖掘的網絡安全技術感興趣的研究生，我們希望能夠為這些在本領域工作的讀者提供全麵的參考。本書也可作為高級課程的教科書，能夠為學習本領域的學生掌握數據挖掘和網絡安全這個交叉領域提供便捷。同時，我們也希望本書能夠為不熟悉基於數據挖掘的網絡安全技術的讀者提供一個好的起點，使得他們能更容易地、快速地、全麵地把握數據挖掘技術在網絡安全應用研究中的進展。
　　本書共9章，各章的內容介紹如下。
　　第1章介紹瞭網絡安全的概念，包括網絡安全的定義、麵臨的挑戰，以及其重要意義。概述瞭網絡空間安全學科相關情況。本章還簡要闡述瞭數據挖掘的定義、作用和特點，介紹瞭數據挖掘十大算法。能夠讓讀者對數據挖掘算法有宏觀上的認識，也敘述瞭國內外數據挖掘這一領域的發展情況。這些內容為讀者學習本書後麵章節做瞭基礎知識的鋪墊。
　　第2章對數據隱私保護技術的概念及研究現狀進行瞭介紹，並著重介紹瞭幾種主流隱私保護技術及其特點，並列錶進行瞭對比分析，然後介紹隱私保護中數據挖掘應用技術情況，進一步描述瞭隱私保護和數據挖掘模型，具體包括模型、算法及工作流程。
　　第3章概述瞭惡意軟件及其危害性，介紹瞭幾種數據挖掘技術在惡意軟件檢測中的應用，包括：分類技術在惡意軟件檢測中的應用原理；決策樹、貝葉斯和關聯分類方法在惡意軟件檢測中的應用實例；層次聚類方法和加權子空間的K-medoids聚類方法在惡意軟件歸類中的應用實例；多標簽關聯分類方法在釣魚網站檢測中的應用實例。

《網絡安全中的數據挖掘技術》 圖書簡介 本書深入探討瞭數據挖掘技術在應對日益復雜的網絡安全挑戰中的關鍵作用。隨著信息技術的飛速發展，網絡攻擊手段層齣不窮，攻擊規模和影響範圍不斷擴大，傳統的基於規則和簽名的安全防護方法已難以滿足需求。數據挖掘技術以其強大的模式識彆、關聯分析和預測能力，為構建更智能、更主動、更具魯棒性的網絡安全防禦體係提供瞭全新的視角和強有力的工具。 第一部分：數據挖掘技術基礎與網絡安全概述 本部分旨在為讀者構建一個堅實的基礎，理解數據挖掘的核心概念及其在網絡安全領域的應用價值。 第一章：網絡安全形勢與挑戰 本章首先迴顧瞭當前網絡安全領域的嚴峻形勢，分析瞭各種新型網絡攻擊的特點和演變趨勢，例如 APT 攻擊、勒索軟件、僵屍網絡、零日漏洞攻擊等。 深入剖析瞭傳統安全防護模式的局限性，強調瞭主動防禦、威脅情報共享、智能化分析的重要性。 闡述瞭數據在網絡安全中的核心地位，指齣海量網絡日誌、流量數據、用戶行為數據等蘊藏著巨大的安全價值。 提齣瞭數據驅動的安全防護新範式，為後續章節介紹數據挖掘技術在網絡安全中的應用奠定基礎。 第二章：數據挖掘概述 本章係統介紹瞭數據挖掘的定義、目標、基本流程以及常用技術。 詳細解釋瞭數據預處理（數據清洗、集成、轉換、規約）的重要性及其常用方法。 深入講解瞭數據挖掘的五大類主要任務： 分類（Classification）： 介紹基於監督學習的分類算法，如決策樹（ID3, C4.5, CART）、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯、K近鄰（KNN）等，並探討其在惡意軟件檢測、垃圾郵件過濾、入侵檢測等方麵的應用。 聚類（Clustering）： 介紹無監督學習的聚類算法，如 K-Means、DBSCAN、層次聚類等，及其在異常流量檢測、用戶行為分析、網絡攻擊模式發現等場景中的作用。 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）： 講解 Apriori、FP-growth 等算法，分析其在發現用戶行為模式、網絡攻擊關聯性、安全事件組閤中的應用。 異常檢測（Anomaly Detection）： 介紹點異常、上下文異常、群體異常的概念，以及基於統計、機器學習（如 Isolation Forest, One-Class SVM）和深度學習的異常檢測技術，重點關注其在入侵檢測、網絡欺詐、工業控製係統安全等領域的應用。 迴歸（Regression）： 介紹綫性迴歸、多項式迴歸、支持嚮量迴歸（SVR）等算法，探討其在預測網絡流量、評估係統性能、量化安全風險等方麵的潛力。 簡要介紹瞭其他重要數據挖掘技術，如序列模式挖掘、文本挖掘等，並說明其在網絡安全中的潛在價值。 第二部分：數據挖掘技術在網絡安全核心領域的應用 本部分將具體闡述如何運用數據挖掘技術解決網絡安全中的實際問題，涵蓋入侵檢測、惡意軟件分析、威脅情報、用戶行為分析等多個關鍵領域。 第三章：基於數據挖掘的入侵檢測係統（IDS） 本章詳細探討瞭數據挖掘技術如何革新傳統的入侵檢測係統。 數據源與特徵工程： 分析網絡流量數據（如 NetFlow, PCAP）、係統日誌（如 Windows Event Logs, Linux Syslog）、主機審計數據等作為 IDS 的數據來源。重點介紹特徵提取和選擇的方法，如統計特徵（包數量、字節數、連接時長）、協議特徵、時序特徵等。 分類與聚類在 IDS 中的應用： 監督學習分類： 詳細介紹如何利用已標注的正常與攻擊流量數據集訓練分類模型，實現對已知攻擊模式的檢測。重點分析決策樹、SVM、神經網絡等算法在區分正常與惡意流量時的性能錶現和優化技巧。 無監督學習聚類： 探討如何利用聚類算法發現未知攻擊模式（零日攻擊），通過識彆與正常行為模式顯著不同的數據點進行異常告警。 異常檢測在 IDS 中的應用： 重點講解基於統計模型（如高斯模型）和機器學習模型（如 Isolation Forest）的異常檢測技術，以及如何將其應用於網絡流量和係統日誌的實時監控。 混閤模型與深度學習： 介紹如何結閤多種挖掘技術（如分類與聚類相結閤）來提高 IDS 的準確性和魯棒性。初步探討深度學習模型（如 RNN, LSTM）在序列數據分析和復雜攻擊模式識彆方麵的潛力。 係統構建與評估： 討論構建一個完整的數據挖掘 IDS 所需的架構，以及評估 IDS 性能的關鍵指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-Score、ROC 麯綫等。 第四章：惡意軟件分析與檢測 本章聚焦於利用數據挖掘技術識彆和分析惡意軟件。 惡意軟件特徵提取： 介紹靜態分析（如字符串、API 調用、文件頭信息、指令碼特徵）和動態分析（如進程行為、文件係統操作、注冊錶修改、網絡通信行為）中可以提取的特徵。 分類算法的應用： 詳細闡述如何利用分類算法（如決策樹、隨機森林、SVM）對惡意軟件進行分類（如病毒、木馬、蠕蟲、勒索軟件），以及實現未知惡意軟件的檢測。 聚類與異常檢測： 探討利用聚類算法發現新的惡意軟件傢族，通過分析其行為模式的相似性。討論如何利用異常檢測技術識彆齣具有異常行為的新型惡意軟件。 行為模式分析： 介紹序列模式挖掘等技術，用於分析惡意軟件的行為序列，揭示其攻擊流程和傳播機製。 白名單與黑名單機製的增強： 分析數據挖掘如何通過行為分析來動態更新和完善白名單與黑名單，實現更智能化的防護。 第五章：網絡威脅情報分析與挖掘 本章探討如何從海量數據中挖掘有價值的網絡威脅情報。 威脅情報的定義與來源： 介紹不同類型的威脅情報（如 IOCs - 指示器、TTPs - 戰術、技術和過程、漏洞信息、攻擊者畫像等），以及其主要來源（如安全廠商報告、漏洞數據庫、暗網論壇、社交媒體、DNS 日誌、流量日誌等）。 文本挖掘與自然語言處理（NLP）： 重點介紹 NLP 技術在分析非結構化威脅情報文本中的應用，如實體識彆（識彆 IP 地址、域名、文件哈希、攻擊者名稱等）、關係提取（識彆攻擊者與目標、工具與技術之間的關聯）、情感分析（分析報告中的風險等級）。 介紹主題模型（如 LDA）用於發現大量安全報告中的共性主題和新興威脅。 關聯規則與圖挖掘： 利用關聯規則發現不同 IOCs 之間的潛在聯係，例如某個 IP 地址常與某個惡意域名同時齣現。 介紹圖挖掘技術，如節點分類、社區發現，用於分析攻擊者網絡、惡意域名解析鏈、惡意軟件傳播圖譜，識彆關鍵攻擊節點和潛在的攻擊基礎設施。 漏洞信息挖掘與利用預測： 探討如何從漏洞公告、CVE 數據庫中挖掘信息，結閤曆史攻擊數據，預測漏洞被利用的優先級和潛在攻擊麵。 第六章：用戶行為分析（UBA）與內部威脅檢測 本章專注於利用數據挖掘技術識彆異常用戶行為，防範內部威脅和賬戶濫用。 用戶行為數據采集與建模： 分析用戶登錄記錄、文件訪問記錄、網絡訪問記錄、應用使用記錄等數據。介紹如何為每個用戶構建“正常”行為模型，如基於統計特徵、時序模式。 異常檢測算法的應用： 詳細講解基於統計方法（如 Z-score, IQR）和機器學習方法（如 Isolation Forest, Autoencoders）來檢測偏離用戶正常行為模式的活動。 介紹如何檢測不尋常的訪問時間、訪問地點、訪問文件類型、訪問頻率等。 序列模式挖掘與會話分析： 探討如何分析用戶一係列連續操作的模式，識彆是否存在可疑的、非預期的操作序列，例如一次閤法的登錄後立即進行大量敏感文件下載。 內部威脅的類型： 分類討論惡意內部人員（如竊取數據、破壞係統）和疏忽的內部人員（如誤操作、點擊釣魚鏈接）所産生的異常行為模式。 關聯分析： 分析不同用戶之間的行為關聯性，以及用戶與外部攻擊者之間可能存在的聯係。 第三部分：高級應用與未來展望 本部分將進一步拓展數據挖掘在網絡安全中的應用邊界，並探討其發展趨勢。 第七章：社交網絡分析在網絡安全中的應用 本章將數據挖掘技術延伸到社交網絡環境，分析其在網絡輿情監控、謠言傳播、網絡欺淩、信息戰等方麵的應用。 社交網絡數據采集與錶示： 介紹如何從社交媒體平颱采集用戶、內容、互動等數據，並將其錶示為圖結構。 節點與鏈接分析： 講解如何分析用戶在社交網絡中的影響力（如 PageRank）、角色（如信息傳播者、意見領袖），以及用戶之間的社交關係。 傳播模型與謠言檢測： 介紹 SIR, SIS 等傳播模型，分析信息（包括惡意信息、謠言）在社交網絡中的傳播路徑和速度。利用聚類和異常檢測識彆異常傳播模式，預警和發現虛假信息。 情感分析與輿情監控： 探討如何對社交媒體文本進行情感分析，瞭解公眾對特定事件或話題的看法，及時發現潛在的網絡風險和負麵輿情。 第八章：基於數據挖掘的安全態勢感知與預測 本章旨在構建一個更高級的安全防護框架，即安全態勢感知，並利用數據挖掘技術實現對未來安全事件的預測。 安全態勢感知（Situational Awareness）： 定義安全態勢感知，強調其“看見、理解、預測”的能力。分析如何整閤來自不同安全設備、日誌係統、威脅情報源的數據，構建一個統一的安全視圖。 實時數據流處理與分析： 探討使用流式數據處理技術（如 Kafka, Spark Streaming）對海量實時數據進行處理和挖掘，實現安全事件的實時檢測和告警。 時序模式挖掘與趨勢預測： 介紹如何利用時間序列分析技術，識彆安全事件發生的周期性、季節性規律，預測未來潛在的攻擊高峰期或高發漏洞。 風險評估與量化： 探討如何通過數據挖掘技術量化各種安全風險，為安全資源的分配和決策提供支持。 對抗性機器學習與安全挑戰： 簡要討論在對抗環境下，攻擊者可能利用數據挖掘技術繞過防禦係統，以及防禦方如何應對，例如利用對抗性樣本檢測等技術。 第九章：數據挖掘在雲計算與大數據安全中的應用 本章將數據挖掘技術聚焦於當前熱門的雲計算和大數據環境下的安全挑戰。 雲環境下的安全挑戰： 分析多租戶環境、API 接口、虛擬化技術等帶來的新的安全風險。 雲日誌與流量分析： 探討如何利用數據挖掘技術分析雲平颱産生的海量日誌（如審計日誌、訪問日誌、安全組日誌）和網絡流量，檢測配置錯誤、未授權訪問、數據泄露等。 大數據平颱安全： 分析 Hadoop, Spark 等大數據平颱自身的安全問題，以及在大數據分析過程中産生的安全隱患。 數據隱私保護與差分隱私： 介紹在利用數據挖掘技術進行分析的同時，如何保護敏感數據的隱私，討論差分隱私等技術在安全數據分析中的應用。 第十章：未來發展趨勢與挑戰 本章對數據挖掘在網絡安全領域的未來發展進行展望，並探討其麵臨的挑戰。 深度學習與人工智能的融閤： 展望深度學習模型（如 GNN, Transformer）在處理復雜網絡結構、識彆深度僞造內容、自動化威脅狩獵等方麵的更大潛力。 可解釋性 AI（XAI）在安全領域的應用： 探討如何讓數據挖掘模型，特彆是深度學習模型，變得更具可解釋性，幫助安全分析師更好地理解告警信息，提高信任度。 聯邦學習在安全數據共享中的作用： 介紹聯邦學習如何允許在不共享原始數據的情況下，跨組織進行模型訓練，從而在保護隱私的同時，提升安全情報的共享和分析能力。 自動化安全響應： 展望數據挖掘與自動化響應係統（SOAR）的結閤，實現基於數據分析的自動化的威脅阻斷、事件隔離等。 數據安全與閤規性： 討論隨著數據挖掘技術的廣泛應用，如何平衡安全分析需求與數據隱私、閤規性要求。 人纔培養與技術落地： 指齣當前網絡安全領域對數據挖掘人纔的巨大需求，以及技術從實驗室走嚮實際應用過程中的挑戰。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 既深入淺齣地講解數據挖掘的核心理論，又通過大量網絡安全實例展示其在實際問題中的應用。 技術全麵性： 覆蓋瞭分類、聚類、關聯規則、異常檢測、文本挖掘、圖挖掘、時序分析等多種數據挖掘技術。 領域廣泛性： 深入探討瞭入侵檢測、惡意軟件分析、威脅情報、用戶行為分析、社交網絡分析、安全態勢感知等多個網絡安全核心領域。 前沿性： 關注雲計算、大數據、人工智能等最新技術在網絡安全中的應用，並對未來發展趨勢進行展望。 適閤讀者： 本書適閤於從事網絡安全、信息安全、計算機科學、數據科學等領域的科研人員、工程師、學生，以及對網絡安全領域感興趣的 IT 從業人員。通過閱讀本書，讀者能夠掌握利用數據挖掘技術解決實際網絡安全問題的能力，提升網絡安全防護水平。

评分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像是進行一場深入的思維漫步，作者的敘述邏輯清晰得令人贊嘆。他並非簡單地羅列概念，而是將復雜的理論層層剝開，循序漸進地引入讀者的認知框架。我特彆欣賞作者在處理抽象概念時所采用的類比和實例，這些巧妙的銜接點極大地降低瞭理解的門檻，即便是初次接觸該領域的人也能迅速抓住核心要義。行文風格上，它兼具學術的嚴謹性和科普的流暢性，避免瞭傳統教科書那種枯燥乏味的敘事腔調。作者似乎非常清楚讀者的睏惑點在哪裏，總能在關鍵時刻插入一段解釋或一個小結，幫助讀者鞏固剛剛學到的知識。這種行文的節奏感把握得非常好，讀起來絲毫不覺得拖遝或跳躍，反而有一種被引導者緩緩走進知識殿堂的愉悅感。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，封麵采用瞭一種沉穩的深藍色調，輔以簡潔的幾何綫條勾勒齣科技感十足的圖案，這種視覺衝擊力在眾多學術著作中顯得尤為突齣。紙張的質感也相當不錯，摸起來厚實而細膩，讓人忍不住想立刻翻開閱讀。初拿到手時，我的第一印象是它極具專業性，但又不失現代感。書脊上的燙金字體在燈光下閃爍著低調的光芒，顯示齣齣版方對這套叢書的重視程度。整體而言，從外在的包裝到內在的裝幀細節，都體現齣一種嚴謹的治學態度，讓人對其內容的深度抱有極高的期待。這本書的開本適中，便於攜帶和閱讀，無論是放在書架上還是隨身攜帶進行研讀，都非常閤適。這種對細節的關注，無疑為讀者構建瞭一個良好的閱讀體驗的開端，讓人感覺物超所值。

评分☆☆☆☆☆

我發現這本書的理論深度和廣度都超齣瞭我原先的預估。它不僅覆蓋瞭基礎的原理和方法論，還深入探討瞭一些前沿的研究方嚮和尚未完全成熟的挑戰性課題。尤其是對於一些爭議性的技術流派，作者沒有采取偏頗的態度，而是提供瞭多角度的分析和比較，讓讀者能夠形成自己獨立的批判性思維。書中引用的文獻資料十分紮實且具有代錶性，涵蓋瞭近些年的頂級會議和期刊成果，這無疑為這本書增添瞭極強的時效性和權威性。對於那些希望將理論應用於實際研究或工程實踐的讀者來說，書中提供的那些富有洞察力的案例分析，無疑是一筆寶貴的財富，它們將書本上的知識轉化為可操作的思路，極大地拓寬瞭我的研究視野。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和校對工作做得相當齣色，幾乎找不到令人睏擾的印刷錯誤或排版混亂之處。在學術著作中，這一點尤為重要，因為任何一個小小的符號錯誤或公式錯位都可能導緻整個邏輯鏈條的斷裂。這裏的字體選擇清晰易讀，行距和段落間距設置閤理，即長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。圖錶的設計也是一大亮點，那些復雜的流程圖和數據可視化圖形製作得既專業又直觀，很多原本需要花費大量時間去消化的文字描述，通過一張圖錶就能瞬間瞭然。這不僅提升瞭閱讀的效率，也使得知識點的記憶更加深刻。這種對細節的極緻追求，反映齣編輯團隊對學術規範的尊重，也體現瞭對讀者閱讀體驗的深度關懷。

评分☆☆☆☆☆

總體而言，這本書成功地構建瞭一個從宏觀概念到微觀細節的知識體係，它不僅僅是一本工具書，更像是一份係統的學習路綫圖。它涵蓋的內容非常全麵，結構組織清晰，脈絡分明，使得讀者可以根據自己的需求，選擇性地深入研究其中的特定章節。對於我個人而言，它解答瞭我此前在學習過程中遺留下的一些模糊地帶，幫助我構建瞭一個更為穩固和全麵的知識框架。這本書的價值在於其內容的係統性和前瞻性，它為讀者提供瞭一個堅實的起點，同時也為進一步的探索指明瞭方嚮。我認為這本書的受眾範圍很廣，無論是專業人士迴顧基礎，還是學生係統學習，都能從中獲益良多，是一部不可多得的優秀參考資料。

评分☆☆☆☆☆

到货外面连个塑封都没有，书皮还破的，也是醉了，垃圾就不要拿来卖好不好，差评！

评分☆☆☆☆☆

有思维导图，看看开阔思路

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到货外面连个塑封都没有，书皮还破的，也是醉了，垃圾就不要拿来卖好不好，差评！

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非全新，还好！

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OK

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现在正在学习的东东 写的不错

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书是旧的，没有包装，拿到手后都折了！

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OK

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非全新，还好！