传统的入侵检测和日志文件分析已经不再足以保护当今的复杂网络，本书讲解了多种网络流量数据集的采集和分析技术及工具，借助这些工具，可以迅速定位网络中的问题，并采取相应的行动，保障网络的运行安全。
《数据驱动的网络分析》分为3部分，共15章，内容包括数据采集的常规过程，用于采集网络流量的传感器，基于特定系统的传感器，数据存储和分析，使用互联网层次知识系统（silk）分析netflow数据，用于安全分析的r语言简介、入侵检测系统的工作机制以及实施，确定实施攻击的幕后真凶，探索性数据分析以及数据可视化，检查通信流量和行为，获取网络映射和库存盘点的详细过程等。
《数据驱动的网络分析》适合网络安全工程师和网络管理人员阅读。
传统的入侵检测和日志文件分析已经不再足以保护当今的复杂网络。在本书中，安全研究人员michael collins展示了多种收集和分析网络流量数据集的技术和工具。你将从中理解网络的使用方式，以及保护和改进它所必需的行动。
《数据驱动的网络分析》分为3个部分，讲解了收集和组织数据的过程、各种分析工具和多种不同的分析场景和技术。对于熟悉脚本的网络管理员和运营安全分析人员来说，本书是他们的理想读物。
《数据驱动的网络分析》内容如下：
探索捕捉安全数据的网络、主机和服务传感器；
使用关系数据库、图解数据库、redis和hadoop存储数据流量；
使用silk、r语言和其他工具进行分析和可视化；
通过探索性数据分析检测不寻常的现象；
用图解分析识别网络中的重要结构；
确定网络中穿越服务端口的流量；
检查通信量和行为，以发现ddos和数据库攫取；
获得网络映射和库存盘点的详细过程。
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