从数据到防御：网络安全分析指南
掌握网络安全分析：从基础到高级技术
学习内容：
* 理解网络安全分析的核心概念及其在保护数字资产中的作用
* 掌握网络安全分析中使用的各种数据源，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，如数据清洗、归一化和特征工程，为分析做准备
* 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
* 发展数据可视化技能，有效传达网络安全洞察
* 理解网络安全分析的伦理影响及隐私和合规的重要性
* 通过实践项目和案例研究获得实际经验
课程内容主题：
* [网络安全](https://www.udemy.com/course/cybersecurity-analytics/</topic/cyber-security/>)
* [网络与安全](https://www.udemy.com/course/cybersecurity-analytics/</courses/it-and-software/network-and-security/>)
* [IT 与软件](https://www.udemy.com/course/cybersecurity-analytics/</courses/it-and-software/>)
课程要求：
* 具备基础的计算机科学知识
* 具备基础的编程能力（如Python）
* 具备基础的统计学知识
课程详细描述：
* **核心概念**：学习网络安全分析的核心理念，包括数据驱动的安全性及其重要性，了解网络安全分析师的角色和关键技能
* **数据获取与准备**：探索网络流量、日志和威胁情报源等数据来源，掌握数据清洗、转换和丰富化技术，学习处理缺失数据、异常值和不一致性
* **数据分析与可视化**：应用统计分析技术挖掘数据洞察，使用Matplotlib和Seaborn等可视化工具进行数据展示，获取实战经验
* **机器学习应用**：深入学习监督与非监督学习算法，掌握构建和评估用于异常检测、入侵检测和威胁分类的机器学习模型，探索深度学习等高级技术应对复杂安全挑战
* **威胁情报与狩猎**：理解威胁情报在主动防御中的作用，学习识别攻击指标（IOCs）并开展威胁狩猎，分析威胁行为者的战术、技术与程序（TTPs）
* **SIEM与安全自动化**：掌握安全信息与事件管理（SIEM）系统原理，学习如何整合SIEM与其他安全工具提升威胁检测与响应能力，探索自动化工具与框架优化安全运营，理解编排技术对事件响应的益处
