原版：《Data-Driven Security:Analysis,Visualization and Dashboards》
译版：《数据驱动安全：数据安全分析、可视化和仪表盘》
Jay Jacobs、Bob Rudis[著] 薛杰、王占一、张卓[等译]
ISBN:987-7-111-51267-7
最近一个月的主要工作是网络威胁分析，在通过对各大网络威胁情报分析平台有过一点了解之后，发现威胁情报分析的主要核心就是数据驱动安全，本书也是我司博士推荐研究，接下来就针对对本书的学习进行简单记录。

0x01 第一章 通向数据驱动安全的旅程

让我们陷入困境的不是我们不知道的事情，而是我们知道的事情并非想象的那样 ------------Bilbo Baggins

1.1 数据分析简史

十九世纪：

通过William Farr教授和John Snow教授针对引发霍乱原因的争论进行探讨：

Farr认为：霍乱是由分解不卫生的物质产生的空气污染引起的（官方成为瘴气理论）；

Snow认为：霍乱的传播是因为食用了被“特种动物病毒”（早于细菌和病毒的发现）的水。

二人在数据处理方面：

Farr：其理论有一定的数据支持和逻辑性；

Snow：收集数据，并对数据进行了可视化（绘制图纸）。

十九世纪总体：
只是对数据进行了简单的收集，然后通过收集的数据证明观点。

二十世纪：

统计学家Ronald Aylmer Fisher基于前两位教授的数据，进行实验分析。

二十世纪：

不单单进行数据收集，还进行实验分析，此时有了相应的工具，可以用来设计完善的实验，也可以使用相应的技术来模拟实验因素怎么影响他们的实验和结果。

二十一世纪：

Breiman：

模型应该有他们的预测准确度来验证，而不是用传统的统计预测来验证。

预测准确度：将今天的数据分为两组，一组数据用于生成（或训练）一个算法，另一组去验证（或测试）算法的准确性。

为提高分析的效果：把数据分为训练集、测试集，进行生成和验证，多次反复这个过程。

1.2 获取数据分析技能

数据分析

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）知识分析

人比模型更聪明

Kahneman和Klein在论文《Condition for Intuitive Expertise:a Failure to Disagree》中指出：决定何时人们的表现将优于算法在很大程度上依赖于任务的环境。

数据分析不是制造火箭的科学

不管我们解决什么问题，我们都可以用尝试去解决它。

我们没有数据

如果我们只是等待完美的数据，那么我们将永远只是等待，并且漏掉了很多从数据中学习的机会。

数据管理

数据管理不止数据库的使用，还包括如何控制数据的质量和保证数据的完整性。

统计学

1、尽管数据从不说谎，被它欺骗却很容易

2、生成及收集数据的方法会产生欺骗性的结论

需要将经验和数据相结合以减少被误导的可能性

可视化

1、 为自己的可视化

理解： 在研究过程中，为处理数据提供信息而绘制的可视化图表，这些图表是用来理解模型

的特定管理和属性的，他们只是数据分析的过程，而非结果。

2 、 为他人的可视化

理解：将最终的分析结果以最简单明了的图表展现出来，让其他人员一眼能够读懂其中的故事。

1.3 以问题为中心

探索性数据分析

Tukey在《Exploratry data analysis can never be the whole story》指出:

探索性数据分析是一种态度，一种灵活的状态，一种找寻东西的信念，寻找那些我们认为既存在又不存在

的东西。