中国高校创意创新创业教育系列丛书：网络安全中的数据挖掘技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李涛 编

图书标签:

• 网络安全
• 数据挖掘
• 创新创业
• 高等教育
• 信息安全
• 机器学习
• 数据分析
• 人工智能
• 教育教学
• 学科建设

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

内容简介

　　《中国高校创意创新创业教育系列丛书：网络安全中的数据挖掘技术》以网络安全中主要子领域为主线，以数据挖掘算法为基础，搜集了大量基于数据挖掘的网络安全技术研究成果，汇编了数据挖掘技术在隐私保护、恶意软件检测、入侵检测、日志分析、网络流量分析、网络安全态势评估、数字取证等网络安全领域的应用，介绍了常用的网络安全数据集，并搜集了大量的网络安全资源，以供读者能将《中国高校创意创新创业教育系列丛书：网络安全中的数据挖掘技术》内容应用于实际的研究或学习中。
　　《中国高校创意创新创业教育系列丛书：网络安全中的数据挖掘技术》可作为研究人员、网络安全工程人员和对基于数据挖掘的网络安全技术感兴趣的研究生的参考书，也可作为高等院校高年级课程的教学用书，还可供相关领域工作的读者参考。

作者简介

　　李涛，美国佛罗里达国际大学计算机学院／南京邮电大学计算机学院教授。研究兴趣主要包括数据挖掘、机器学习和信息检索及生物信息学等领域，并在这些领域开展了一系列有相当影响力的理论与实证研究，取得了突出的成就。在基于矩阵方法的数据挖掘和学习、音乐信息检索、系统日志数据挖掘以及数据挖掘的各种应用等方面做出了具有开创性和前瞻性的研究。由于在数据挖掘及应用领域做出了成效显著的研究工作，李涛教授曾多次获得各种荣誉和奖励，其中包括2006年美国国家自然科学基金委颁发的杰出青年教授奖（NSF CAREER Award，2006-2010）；2010年IBM大规模数据分析创新奖（Scalable Data Analytics Innovation Award，2010）；多次获得IBH学院研究奖（2005、2007、2008）；2009年获得佛罗里达国际大学科研荣誉——学术研究奖；多次获得施乐公司学院研究奖（2011—2014）；并于2011年获得佛罗里达国际大学工程学院首位杰出导师奖（该奖2011年初次设立），2014年再获此殊荣。

内页插图

目录

第1章 简介
1．1 网络安全概述
1．2 网络安全概念
1．2．1 网络安全定义
1．2．2 网络安全面临的挑战
1．2．3 网络安全的重要性
1．3 网络空间（信息）安全学科
1．3．1 学科概况
1．3．2 学科培养目标
1．3．3 学科的主要研究方向及内容
1．3．4 学科的研究方向及内容
1．4 数据挖掘简介
1．4．1 数据挖掘含义与简介
1．4．2 什么是数据挖掘
1．4．3 专家学者对数据挖掘的不同定义
1．4．4 为什么要进行数据挖掘
1．4．5 数据挖掘的特点
1．5 数据挖掘算法简介
1．5．1 十大数据挖掘算法
1．5．2 国内外的数据挖掘发展状况
1．5．3 数据挖掘的步骤

第2章 基于隐私保护的数据挖掘
2．1 摘要
2．2 隐私保护概述
2．3 隐私保护技术介绍
2．3．1 基于限制发布的技术
2．3．2 基于数据加密的技术
2．3．3 基于数据失真的技术
2．3．4 隐私保护技术对比分析
2．4 隐私保护和数据挖掘模型
2．5 隐私披露风险度量
2．6 隐私保护中的数据挖掘应用
2．6．1 基于隐私保护的关联规则挖掘方法
2．6．2 基于聚类的匿名化算法
2．6．3 基于决策树的隐私保护
2．6．4 基于贝叶斯分类的隐私保护
2．6．5 基于特征选择的隐私保护
2．7 大数据安全与隐私保护
2．7．1 大数据概述
2．7．2 大数据安全与隐私保护
2．8 小结
中英文词汇对照表
参考文献

第3章 恶意软件检测
3．1 概述
3．2 恶意软件检测技术
3．2．1 恶意软件检测技术的发展
3．2．2 常用恶意软件检测技术
3．2．3 恶意软件特征提取技术
3．3 数据挖掘在恶意软件检测中的应用
3．3．1 基于分类方法的恶意软件检测
3．3．2 基于聚类分析方法的恶意软件归类
3．3．3 基于数据挖掘技术的钓鱼网站检测
小结
中英文词汇对照表
参考文献

第4章 入侵检测
4．1 概述
4．2 入侵检测技术
4．2．1 入侵检测技术的发展
4．2．2 入侵检测的分析方法
4．2．3 入侵检测系统
4．3 数据挖掘在入侵检测中的应用
4．3．1 基于分类方法的入侵检测
4．3．2 基于关联分析方法的人侵检测
4．3．3 基于聚类分析方法的入侵检测
4．3．4 数据挖掘在入侵检测规避与反规避中的应用
小结
中英文词汇对照表
参考文献

第5章 日志分析
5．1 日志分析介绍
5．1．1 日志文件的特点及日志分析的目的
5．1．2 日志的分类
5．1．3 网络日志分析相关术语
5．1．4 网络日志分析流程
5．1．5 日志分析面临的挑战
5．2 日志分析模型与方法
5．2．1 日志分析方法
5．2．2 日志分析工具
5．3 日志文件的异常检测
5．3．1 基于监督学习的异常检测
5．3．2 基于无监督学习的异常检测
5．4 基于事件模式的系统故障溯源
5．4．1 从日志到事件
5．4．2 事件模式挖掘
5．4．3 日志事件的依赖性挖掘
5．4．4 基于依赖关系的系统故障溯源
5．5 事件总结
5．5．1 事件总结相关背景
5．5．2 基于事件发生频率变迁描述的事件总结
5．5．3 基于马尔可夫模型描述的事件总结
5．5．4 基于事件关系网络描述的事件总结
小结
中英文词汇对照表
参考文献

第6章 网络流量分析
6．1 流量分析介绍
6．1．1 网络流量分析概述
6．1．2 网络流量分析的目的
6．1．3 网络流量分析的现状
6．1．4 网络流量分析的流程
6．2 网络流量的采集方法
6．2．1 流量采集概述
6．2．2 流量采集方法
6．2．3 流量采集的问题
6．2．4 网络流量数据集
6．3 常用的网络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 数据挖掘方法在流量分析中的应用
6．3．4 其他的流量分析方法
小结
中英文词汇对照表
参考文献

第7章 网络安全态势评估
7．1 概述
7．2 支持向量机方法
7．2．1 支持向量机原理
7．2．2 评价指标体系的建立及实现
7．3 贝叶斯网络概述
7．3．1 贝叶斯网络基础知识
7．3．2 表示与构成
7．3．3 特点
7．3．4 贝叶斯网络建造
7．3．5 基于贝叶斯网络的网络态势评估模型
7．4 隐马尔可夫方法
7．4．1 HMM模型概述
7．4．2 隐马尔可夫模型概念
7．4．3 HMM的基本算法
7．4．4 建立网络态势评估模型
小结
参考文献

第8章 数字取证
8．1 概述
8．2 数字取证技术
8．2．1 数字取证的定义
8．2．2 数字取证的发展
8．2．3 数字取证的原则、流程、内容和技术
8．2．4 数字取证面临的挑战
8．3 数据挖掘在数字取证中的应用
8．3．1 文献概览
8．3．2 现有用于数字取证的数据挖掘技术和工具
8．3．3 电子邮件挖掘
8．3．4 数据碎片分类
8．3．5 文档聚类
小结
中英文词汇对照表
参考文献

第9章 网络安全数据集简介及采集
9．1 数据集简介
9．1．1 DARPA入侵检测评估数据集
9．1．2 KDD Cup 99与NSL-KDD数据集
9．1．3 HoneyNet数据集
9．1．4 Challenge 2013数据集
9．1．5 Adult数据集
9．1．6 恶意软件数据集
9．2 网络数据包采集与回放
9．2．1 TCPDUMP抓包
9．2．2 Wireshark抓包
9．2．3 网络数据包回放
9．2．4 网络抓包编程
小结
中英文词汇对照表
参考文献

附录A 网络安全资源介绍
附录B 部分代码

前言/序言

　　1.背景
　　网络安全事关国家安全，它已被多个国家纳入国家安全战略。在我国，网络安全已得到政府的高度重视，国家层面明确意识到网络安全对国家安全牵一发而动全身，并将保障网络安全提升至维护网络空间安全。2015年6月经过国务院学位委员会的批准，网络空间安全也成为工学门类下的一级学科。
　　与此同时，危害网络安全的新手段正不断涌现，导致网络安全威胁与日俱增，全球的网络安全形势都不容乐观。在这种严峻的网络安全形势大背景下，大量研究人员正不断致力于寻求解决网络安全问题的新技术。而数据挖掘正是能够有效解决网络安全问题的技术之一，各种报道、文献显示，它已成为解决诸多网络安全难题的主力军。数据挖掘是理论技术和实际应用的完美结合，其研究源于真实世界中的实际应用需求，它在许多应用领域都取得了令人瞩目的成绩，利用其解决网络安全问题也顺理成章。在迅猛发展的网络空间中，大量的网络安全难题有待解决，正是这种实际的网络安全应用需求促使研究人员将经典的数据挖掘算法应用于网络安全领域。近年来，基于数据挖掘技术的网络安全研究成果不断出现在各种报道和文献中，这些研究成果在解决网络安全问题方面取得了良好的成效，尤其是在解决大数据背景下的网络安全问题方面，许多数据挖掘技术都凸显出了其解决网络安全恶疾的良好能力。
　　但是，目前基于数据挖掘的网络安全技术研究成果分散于各种文献中，还没有专门的中文书籍将这些研究成果进行整理汇编，导致从事该领域工作的人员难以综合地、全面地把握其研究进展。
　　2015-2016年期间，在国家留学基金委的资助下，广州大学的彭凌西博士、乐山师范学院的杨进博士、刘才铭博士、张建东，以及福建省公安厅的黄君灿先后来到佛罗里达国际大学计算机学院的数据挖掘实验室访学。当不同研究方向的人员在一起讨论研究的时候，为了让数据挖掘的研究人员熟悉网络安全，也为了从事网络安全的研究人员深入了解数据挖掘，我们就萌发了编写此书的想法。
　　本书正是在以上背景和环境下编写的，其目的就是方便读者阅读或查阅，让读者能够较快地、广泛地掌握基于数据挖掘的网络安全技术。本书主编长期从事数据挖掘研究和教学工作，在国际数据挖掘领域享有良好的声誉，他经历了数据挖掘技术在网络安全应用研究中的发展历程，对基于数据挖掘的网络安全技术具有深刻的体会。同时，本书编写成员还融合了来自网络安全领域和实际工程领域的研究人员和技术专家，他们编写的内容既涉及理论研究，又反映了大量的实际网络安全应用，全方位覆盖了经典的和最新的研究成果。
　　2.主要内容
　　本书以网络安全中主要子领域为主线，搜集了大量基于数据挖掘的网络安全技术研究成果，这些研究成果既有经典的数据挖掘算法在网络安全中的应用，也有数据挖掘在网络安全热点问题中的最新前沿研究，包括发表于著名国际学术会议的论文。本书以数据挖掘算法为基础，汇编了数据挖掘技术在隐私保护、恶意软件检测、入侵检测、日志分析、网络流量分析、网络安全态势评估、数字取证等网络安全领域的应用，介绍了常用的网络安全数据集，并搜集了大量的网络安全资源，以供读者能将本书内容应用于实际的研究或学习中。
　　本书的目标群体是研究人员、网络安全工程人员和对基于数据挖掘的网络安全技术感兴趣的研究生，我们希望能够为这些在本领域工作的读者提供全面的参考。本书也可作为高级课程的教科书，能够为学习本领域的学生掌握数据挖掘和网络安全这个交叉领域提供便捷。同时，我们也希望本书能够为不熟悉基于数据挖掘的网络安全技术的读者提供一个好的起点，使得他们能更容易地、快速地、全面地把握数据挖掘技术在网络安全应用研究中的进展。
　　本书共9章，各章的内容介绍如下。
　　第1章介绍了网络安全的概念，包括网络安全的定义、面临的挑战，以及其重要意义。概述了网络空间安全学科相关情况。本章还简要阐述了数据挖掘的定义、作用和特点，介绍了数据挖掘十大算法。能够让读者对数据挖掘算法有宏观上的认识，也叙述了国内外数据挖掘这一领域的发展情况。这些内容为读者学习本书后面章节做了基础知识的铺垫。
　　第2章对数据隐私保护技术的概念及研究现状进行了介绍，并着重介绍了几种主流隐私保护技术及其特点，并列表进行了对比分析，然后介绍隐私保护中数据挖掘应用技术情况，进一步描述了隐私保护和数据挖掘模型，具体包括模型、算法及工作流程。
　　第3章概述了恶意软件及其危害性，介绍了几种数据挖掘技术在恶意软件检测中的应用，包括：分类技术在恶意软件检测中的应用原理；决策树、贝叶斯和关联分类方法在恶意软件检测中的应用实例；层次聚类方法和加权子空间的K-medoids聚类方法在恶意软件归类中的应用实例；多标签关联分类方法在钓鱼网站检测中的应用实例。

《网络安全中的数据挖掘技术》 图书简介 本书深入探讨了数据挖掘技术在应对日益复杂的网络安全挑战中的关键作用。随着信息技术的飞速发展，网络攻击手段层出不穷，攻击规模和影响范围不断扩大，传统的基于规则和签名的安全防护方法已难以满足需求。数据挖掘技术以其强大的模式识别、关联分析和预测能力，为构建更智能、更主动、更具鲁棒性的网络安全防御体系提供了全新的视角和强有力的工具。 第一部分：数据挖掘技术基础与网络安全概述 本部分旨在为读者构建一个坚实的基础，理解数据挖掘的核心概念及其在网络安全领域的应用价值。 第一章：网络安全形势与挑战 本章首先回顾了当前网络安全领域的严峻形势，分析了各种新型网络攻击的特点和演变趋势，例如 APT 攻击、勒索软件、僵尸网络、零日漏洞攻击等。 深入剖析了传统安全防护模式的局限性，强调了主动防御、威胁情报共享、智能化分析的重要性。 阐述了数据在网络安全中的核心地位，指出海量网络日志、流量数据、用户行为数据等蕴藏着巨大的安全价值。 提出了数据驱动的安全防护新范式，为后续章节介绍数据挖掘技术在网络安全中的应用奠定基础。 第二章：数据挖掘概述 本章系统介绍了数据挖掘的定义、目标、基本流程以及常用技术。 详细解释了数据预处理（数据清洗、集成、转换、规约）的重要性及其常用方法。 深入讲解了数据挖掘的五大类主要任务： 分类（Classification）： 介绍基于监督学习的分类算法，如决策树（ID3, C4.5, CART）、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、K近邻（KNN）等，并探讨其在恶意软件检测、垃圾邮件过滤、入侵检测等方面的应用。 聚类（Clustering）： 介绍无监督学习的聚类算法，如 K-Means、DBSCAN、层次聚类等，及其在异常流量检测、用户行为分析、网络攻击模式发现等场景中的作用。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 讲解 Apriori、FP-growth 等算法，分析其在发现用户行为模式、网络攻击关联性、安全事件组合中的应用。 异常检测（Anomaly Detection）： 介绍点异常、上下文异常、群体异常的概念，以及基于统计、机器学习（如 Isolation Forest, One-Class SVM）和深度学习的异常检测技术，重点关注其在入侵检测、网络欺诈、工业控制系统安全等领域的应用。 回归（Regression）： 介绍线性回归、多项式回归、支持向量回归（SVR）等算法，探讨其在预测网络流量、评估系统性能、量化安全风险等方面的潜力。 简要介绍了其他重要数据挖掘技术，如序列模式挖掘、文本挖掘等，并说明其在网络安全中的潜在价值。 第二部分：数据挖掘技术在网络安全核心领域的应用 本部分将具体阐述如何运用数据挖掘技术解决网络安全中的实际问题，涵盖入侵检测、恶意软件分析、威胁情报、用户行为分析等多个关键领域。 第三章：基于数据挖掘的入侵检测系统（IDS） 本章详细探讨了数据挖掘技术如何革新传统的入侵检测系统。 数据源与特征工程： 分析网络流量数据（如 NetFlow, PCAP）、系统日志（如 Windows Event Logs, Linux Syslog）、主机审计数据等作为 IDS 的数据来源。重点介绍特征提取和选择的方法，如统计特征（包数量、字节数、连接时长）、协议特征、时序特征等。 分类与聚类在 IDS 中的应用： 监督学习分类： 详细介绍如何利用已标注的正常与攻击流量数据集训练分类模型，实现对已知攻击模式的检测。重点分析决策树、SVM、神经网络等算法在区分正常与恶意流量时的性能表现和优化技巧。 无监督学习聚类： 探讨如何利用聚类算法发现未知攻击模式（零日攻击），通过识别与正常行为模式显著不同的数据点进行异常告警。 异常检测在 IDS 中的应用： 重点讲解基于统计模型（如高斯模型）和机器学习模型（如 Isolation Forest）的异常检测技术，以及如何将其应用于网络流量和系统日志的实时监控。 混合模型与深度学习： 介绍如何结合多种挖掘技术（如分类与聚类相结合）来提高 IDS 的准确性和鲁棒性。初步探讨深度学习模型（如 RNN, LSTM）在序列数据分析和复杂攻击模式识别方面的潜力。 系统构建与评估： 讨论构建一个完整的数据挖掘 IDS 所需的架构，以及评估 IDS 性能的关键指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、ROC 曲线等。 第四章：恶意软件分析与检测 本章聚焦于利用数据挖掘技术识别和分析恶意软件。 恶意软件特征提取： 介绍静态分析（如字符串、API 调用、文件头信息、指令码特征）和动态分析（如进程行为、文件系统操作、注册表修改、网络通信行为）中可以提取的特征。 分类算法的应用： 详细阐述如何利用分类算法（如决策树、随机森林、SVM）对恶意软件进行分类（如病毒、木马、蠕虫、勒索软件），以及实现未知恶意软件的检测。 聚类与异常检测： 探讨利用聚类算法发现新的恶意软件家族，通过分析其行为模式的相似性。讨论如何利用异常检测技术识别出具有异常行为的新型恶意软件。 行为模式分析： 介绍序列模式挖掘等技术，用于分析恶意软件的行为序列，揭示其攻击流程和传播机制。 白名单与黑名单机制的增强： 分析数据挖掘如何通过行为分析来动态更新和完善白名单与黑名单，实现更智能化的防护。 第五章：网络威胁情报分析与挖掘 本章探讨如何从海量数据中挖掘有价值的网络威胁情报。 威胁情报的定义与来源： 介绍不同类型的威胁情报（如 IOCs - 指示器、TTPs - 战术、技术和过程、漏洞信息、攻击者画像等），以及其主要来源（如安全厂商报告、漏洞数据库、暗网论坛、社交媒体、DNS 日志、流量日志等）。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）： 重点介绍 NLP 技术在分析非结构化威胁情报文本中的应用，如实体识别（识别 IP 地址、域名、文件哈希、攻击者名称等）、关系提取（识别攻击者与目标、工具与技术之间的关联）、情感分析（分析报告中的风险等级）。 介绍主题模型（如 LDA）用于发现大量安全报告中的共性主题和新兴威胁。 关联规则与图挖掘： 利用关联规则发现不同 IOCs 之间的潜在联系，例如某个 IP 地址常与某个恶意域名同时出现。 介绍图挖掘技术，如节点分类、社区发现，用于分析攻击者网络、恶意域名解析链、恶意软件传播图谱，识别关键攻击节点和潜在的攻击基础设施。 漏洞信息挖掘与利用预测： 探讨如何从漏洞公告、CVE 数据库中挖掘信息，结合历史攻击数据，预测漏洞被利用的优先级和潜在攻击面。 第六章：用户行为分析（UBA）与内部威胁检测 本章专注于利用数据挖掘技术识别异常用户行为，防范内部威胁和账户滥用。 用户行为数据采集与建模： 分析用户登录记录、文件访问记录、网络访问记录、应用使用记录等数据。介绍如何为每个用户构建“正常”行为模型，如基于统计特征、时序模式。 异常检测算法的应用： 详细讲解基于统计方法（如 Z-score, IQR）和机器学习方法（如 Isolation Forest, Autoencoders）来检测偏离用户正常行为模式的活动。 介绍如何检测不寻常的访问时间、访问地点、访问文件类型、访问频率等。 序列模式挖掘与会话分析： 探讨如何分析用户一系列连续操作的模式，识别是否存在可疑的、非预期的操作序列，例如一次合法的登录后立即进行大量敏感文件下载。 内部威胁的类型： 分类讨论恶意内部人员（如窃取数据、破坏系统）和疏忽的内部人员（如误操作、点击钓鱼链接）所产生的异常行为模式。 关联分析： 分析不同用户之间的行为关联性，以及用户与外部攻击者之间可能存在的联系。 第三部分：高级应用与未来展望 本部分将进一步拓展数据挖掘在网络安全中的应用边界，并探讨其发展趋势。 第七章：社交网络分析在网络安全中的应用 本章将数据挖掘技术延伸到社交网络环境，分析其在网络舆情监控、谣言传播、网络欺凌、信息战等方面的应用。 社交网络数据采集与表示： 介绍如何从社交媒体平台采集用户、内容、互动等数据，并将其表示为图结构。 节点与链接分析： 讲解如何分析用户在社交网络中的影响力（如 PageRank）、角色（如信息传播者、意见领袖），以及用户之间的社交关系。 传播模型与谣言检测： 介绍 SIR, SIS 等传播模型，分析信息（包括恶意信息、谣言）在社交网络中的传播路径和速度。利用聚类和异常检测识别异常传播模式，预警和发现虚假信息。 情感分析与舆情监控： 探讨如何对社交媒体文本进行情感分析，了解公众对特定事件或话题的看法，及时发现潜在的网络风险和负面舆情。 第八章：基于数据挖掘的安全态势感知与预测 本章旨在构建一个更高级的安全防护框架，即安全态势感知，并利用数据挖掘技术实现对未来安全事件的预测。 安全态势感知（Situational Awareness）： 定义安全态势感知，强调其“看见、理解、预测”的能力。分析如何整合来自不同安全设备、日志系统、威胁情报源的数据，构建一个统一的安全视图。 实时数据流处理与分析： 探讨使用流式数据处理技术（如 Kafka, Spark Streaming）对海量实时数据进行处理和挖掘，实现安全事件的实时检测和告警。 时序模式挖掘与趋势预测： 介绍如何利用时间序列分析技术，识别安全事件发生的周期性、季节性规律，预测未来潜在的攻击高峰期或高发漏洞。 风险评估与量化： 探讨如何通过数据挖掘技术量化各种安全风险，为安全资源的分配和决策提供支持。 对抗性机器学习与安全挑战： 简要讨论在对抗环境下，攻击者可能利用数据挖掘技术绕过防御系统，以及防御方如何应对，例如利用对抗性样本检测等技术。 第九章：数据挖掘在云计算与大数据安全中的应用 本章将数据挖掘技术聚焦于当前热门的云计算和大数据环境下的安全挑战。 云环境下的安全挑战： 分析多租户环境、API 接口、虚拟化技术等带来的新的安全风险。 云日志与流量分析： 探讨如何利用数据挖掘技术分析云平台产生的海量日志（如审计日志、访问日志、安全组日志）和网络流量，检测配置错误、未授权访问、数据泄露等。 大数据平台安全： 分析 Hadoop, Spark 等大数据平台自身的安全问题，以及在大数据分析过程中产生的安全隐患。 数据隐私保护与差分隐私： 介绍在利用数据挖掘技术进行分析的同时，如何保护敏感数据的隐私，讨论差分隐私等技术在安全数据分析中的应用。 第十章：未来发展趋势与挑战 本章对数据挖掘在网络安全领域的未来发展进行展望，并探讨其面临的挑战。 深度学习与人工智能的融合： 展望深度学习模型（如 GNN, Transformer）在处理复杂网络结构、识别深度伪造内容、自动化威胁狩猎等方面的更大潜力。 可解释性 AI（XAI）在安全领域的应用： 探讨如何让数据挖掘模型，特别是深度学习模型，变得更具可解释性，帮助安全分析师更好地理解告警信息，提高信任度。 联邦学习在安全数据共享中的作用： 介绍联邦学习如何允许在不共享原始数据的情况下，跨组织进行模型训练，从而在保护隐私的同时，提升安全情报的共享和分析能力。 自动化安全响应： 展望数据挖掘与自动化响应系统（SOAR）的结合，实现基于数据分析的自动化的威胁阻断、事件隔离等。 数据安全与合规性： 讨论随着数据挖掘技术的广泛应用，如何平衡安全分析需求与数据隐私、合规性要求。 人才培养与技术落地： 指出当前网络安全领域对数据挖掘人才的巨大需求，以及技术从实验室走向实际应用过程中的挑战。 本书特色： 理论与实践相结合： 既深入浅出地讲解数据挖掘的核心理论，又通过大量网络安全实例展示其在实际问题中的应用。 技术全面性： 覆盖了分类、聚类、关联规则、异常检测、文本挖掘、图挖掘、时序分析等多种数据挖掘技术。 领域广泛性： 深入探讨了入侵检测、恶意软件分析、威胁情报、用户行为分析、社交网络分析、安全态势感知等多个网络安全核心领域。 前沿性： 关注云计算、大数据、人工智能等最新技术在网络安全中的应用，并对未来发展趋势进行展望。 适合读者： 本书适合于从事网络安全、信息安全、计算机科学、数据科学等领域的科研人员、工程师、学生，以及对网络安全领域感兴趣的 IT 从业人员。通过阅读本书，读者能够掌握利用数据挖掘技术解决实际网络安全问题的能力，提升网络安全防护水平。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的理论深度和广度都超出了我原先的预估。它不仅覆盖了基础的原理和方法论，还深入探讨了一些前沿的研究方向和尚未完全成熟的挑战性课题。尤其是对于一些争议性的技术流派，作者没有采取偏颇的态度，而是提供了多角度的分析和比较，让读者能够形成自己独立的批判性思维。书中引用的文献资料十分扎实且具有代表性，涵盖了近些年的顶级会议和期刊成果，这无疑为这本书增添了极强的时效性和权威性。对于那些希望将理论应用于实际研究或工程实践的读者来说，书中提供的那些富有洞察力的案例分析，无疑是一笔宝贵的财富，它们将书本上的知识转化为可操作的思路，极大地拓宽了我的研究视野。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是进行一场深入的思维漫步，作者的叙述逻辑清晰得令人赞叹。他并非简单地罗列概念，而是将复杂的理论层层剥开，循序渐进地引入读者的认知框架。我特别欣赏作者在处理抽象概念时所采用的类比和实例，这些巧妙的衔接点极大地降低了理解的门槛，即便是初次接触该领域的人也能迅速抓住核心要义。行文风格上，它兼具学术的严谨性和科普的流畅性，避免了传统教科书那种枯燥乏味的叙事腔调。作者似乎非常清楚读者的困惑点在哪里，总能在关键时刻插入一段解释或一个小结，帮助读者巩固刚刚学到的知识。这种行文的节奏感把握得非常好，读起来丝毫不觉得拖沓或跳跃，反而有一种被引导者缓缓走进知识殿堂的愉悦感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和校对工作做得相当出色，几乎找不到令人困扰的印刷错误或排版混乱之处。在学术著作中，这一点尤为重要，因为任何一个小小的符号错误或公式错位都可能导致整个逻辑链条的断裂。这里的字体选择清晰易读，行距和段落间距设置合理，即长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。图表的设计也是一大亮点，那些复杂的流程图和数据可视化图形制作得既专业又直观，很多原本需要花费大量时间去消化的文字描述，通过一张图表就能瞬间了然。这不仅提升了阅读的效率，也使得知识点的记忆更加深刻。这种对细节的极致追求，反映出编辑团队对学术规范的尊重，也体现了对读者阅读体验的深度关怀。

评分☆☆☆☆☆

总体而言，这本书成功地构建了一个从宏观概念到微观细节的知识体系，它不仅仅是一本工具书，更像是一份系统的学习路线图。它涵盖的内容非常全面，结构组织清晰，脉络分明，使得读者可以根据自己的需求，选择性地深入研究其中的特定章节。对于我个人而言，它解答了我此前在学习过程中遗留下的一些模糊地带，帮助我构建了一个更为稳固和全面的知识框架。这本书的价值在于其内容的系统性和前瞻性，它为读者提供了一个坚实的起点，同时也为进一步的探索指明了方向。我认为这本书的受众范围很广，无论是专业人士回顾基础，还是学生系统学习，都能从中获益良多，是一部不可多得的优秀参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了一种沉稳的深蓝色调，辅以简洁的几何线条勾勒出科技感十足的图案，这种视觉冲击力在众多学术著作中显得尤为突出。纸张的质感也相当不错，摸起来厚实而细腻，让人忍不住想立刻翻开阅读。初拿到手时，我的第一印象是它极具专业性，但又不失现代感。书脊上的烫金字体在灯光下闪烁着低调的光芒，显示出出版方对这套丛书的重视程度。整体而言，从外在的包装到内在的装帧细节，都体现出一种严谨的治学态度，让人对其内容的深度抱有极高的期待。这本书的开本适中，便于携带和阅读，无论是放在书架上还是随身携带进行研读，都非常合适。这种对细节的关注，无疑为读者构建了一个良好的阅读体验的开端，让人感觉物超所值。

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

书是旧的，没有包装，拿到手后都折了！

评分☆☆☆☆☆

OK

评分☆☆☆☆☆

有思维导图，看看开阔思路

评分☆☆☆☆☆

不错，不错

评分☆☆☆☆☆

内容偏理论和算法 但是很有用

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

有思维导图，看看开阔思路

评分☆☆☆☆☆

有思维导图，看看开阔思路