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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:Nicholas Galemmo

出品人:

页数:320

译者:于戈

出版时间:2004-12-1

价格:35.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111139638

丛书系列:

图书标签:

• 数据仓库
• 大数据
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• 数据存储

好的，这是一本名为《网络空间安全威胁态势感知与防御策略》的图书简介，字数约1500字。 --- 《网络空间安全威胁态势感知与防御策略》 导言：数字时代的无形战场 随着信息技术的飞速发展，我们的社会运行、经济活动乃至日常生活都深度依赖于复杂的网络基础设施。然而，这种高度互联性也带来了前所未有的安全挑战。网络空间不再是信息传递的坦途，而是一个充满动态博弈的战场。从零日漏洞利用到复杂的 APT（高级持续性威胁）攻击，安全威胁的演变速度远远超过了传统防御手段的响应能力。 本书《网络空间安全威胁态势感知与防御策略》正是为了应对这一严峻挑战而撰写。它并非专注于某一特定技术的修补，而是提供一个系统化、前瞻性的框架，用以理解、预测并有效抵御现代网络威胁。我们深信，有效的安全防御，必须从被动的“救火”转变为主动的“预警”和“态势掌控”。 第一部分：威胁态势感知的基石 本部分旨在为读者构建理解现代网络威胁的底层认知框架。态势感知（Situational Awareness）的核心在于信息的不完整性、不确定性与时间敏感性。 第一章：现代网络威胁的全景图谱 本章详细剖析了当前网络威胁的演变趋势，从传统的基于特征码的恶意软件，转向更加隐蔽、面向目标的攻击行为。我们将深入探讨以下关键领域： 攻击链的解构与重组： 采用迈克尔·波特（Michael Porter）的竞争分析模型，结合洛克希德·马丁的“杀伤链”（Kill Chain）和 MITRE ATT&CK 框架，构建多维度的攻击行为分解模型。分析攻击者如何在侦察、武器化、投递、利用、安装、命令与控制（C2）和达成目标等阶段进行操作，并着重剖析“横向移动”和“权限提升”的隐蔽技术。 威胁行为者（Threat Actors）的分类与动机： 区分国家支持的 APT 组织、网络犯罪集团、黑客活动家（Hacktivists）和内部威胁。通过案例研究，分析不同行为者的技术熟练度、资源投入和核心动机（如窃密、破坏、勒索或情报收集），从而指导资源分配。 新兴威胁载体： 聚焦于物联网（IoT）安全、供应链攻击（Supply Chain Attacks）——特别是针对第三方库和开源组件的污染——以及云环境（IaaS, PaaS, SaaS）特有的安全风险，如身份和访问管理（IAM）配置漂移。 第二章：大数据驱动下的态势数据采集与聚合 有效的态势感知依赖于海量、异构数据的有效汇聚。本章探讨如何构建一个健壮的数据管道，将分散的安全信息整合入一个可分析的视图。 日志与遥测数据的标准化： 重点介绍 CEF（Common Event Format）、LEEF（Log Event Extended Format）等标准，以及 Syslog 在大规模部署中的优化策略。 网络流量分析（NTA）的高级应用： 不再满足于简单的端口扫描检测，而是深入讲解如何利用深度包检测（DPI）和元数据分析来识别异常的通信模式、加密流量中的异常信令，以及利用 DNS 隧道进行 C2 通信的技术识别。 威胁情报（Threat Intelligence, TI）的集成与清洗： 探讨如何从开源（OSINT）、商业和行业共享平台获取威胁情报，并强调“信噪比”问题。介绍情报质量评估模型（如CREDIT模型），确保输入的数据源是高保真度的，避免因低质量情报而触发“告警疲劳”。 第二部分：态势分析与预测建模 采集数据是第一步，真正的价值在于如何从数据中提炼出可操作的洞察。本部分聚焦于分析技术和预测模型。 第三章：异常行为检测与机器学习的应用 本章是全书的核心之一，探讨如何利用数据科学方法超越传统的基于签名的防御。 基线构建与偏差识别： 详细描述如何利用时间序列分析（Time Series Analysis）建立正常操作的“行为基线”。对于用户行为分析（UEBA）和实体行为分析（EBA），本章提供基于密度估计、隔离森林（Isolation Forest）等无监督学习方法来发现偏离基线的活动，例如非工作时间访问敏感文件、或用户账户首次尝试连接地理位置异常的外部服务器。 监督学习在恶意负载分类中的应用： 介绍如何利用深度学习模型（如 CNN 和 RNN 变体）对 PE 文件结构、API 调用序列或网络数据包负载进行分类，以识别新型恶意软件家族。 模型的可解释性（Explainable AI, XAI）： 强调在安全决策中，我们不能盲目信任黑箱模型。本章将介绍 LIME 和 SHAP 等技术，帮助分析师理解模型做出某一“高风险”判断的具体依据，从而提高信任度和响应效率。 第四章：风险评分与实时情景重构 态势感知最终必须转化为优先级排序和行动建议。 动态风险评分机制设计： 设计一个多因子风险评分模型，该模型考虑了资产的敏感度、威胁的严重性、攻击的成功概率以及已部署防御措施的有效性。不同于静态 CVSS 评分，本书提出的模型是动态适应的。 情景推演与“沙盘推演”： 利用图数据库（Graph Databases）技术，将资产、用户、进程和网络连接建模为实体与关系。通过图遍历算法，实时重构潜在的攻击路径。本章提供如何通过模拟攻击者视角，识别“最关键的薄弱点”的量化方法。 情报驱动的预测性分析： 结合外部威胁情报流，预测未来 24-72 小时内本组织最有可能遭受哪一类攻击，并据此提前调整安全策略（如强化防火墙规则、提前部署蜜罐）。 第三部分：面向未来的防御策略与响应 理解威胁后，防御策略必须具备足够的弹性、速度和自动化能力。 第五章：自动化与编排（SOAR）在态势响应中的角色 现代安全运营中心（SOC）必须拥抱自动化，以应对攻击速度的提升。 SOAR 平台的设计哲学： 介绍安全编排、自动化与响应（SOAR）如何作为态势感知的“行动层”。重点在于构建“剧本”（Playbooks），实现从告警验证到封堵隔离的端到端流程自动化。 自动化响应的边界与治理： 深入讨论在自动化响应中如何平衡速度与安全。哪些操作可以完全自动化（如IP封禁），哪些必须引入人工干预（如数据泄露的法律层面评估）。建立明确的自动化决策树和回滚机制。 持续的安全验证与红蓝对抗的融合： 介绍持续安全验证（Continuous Security Validation）的概念，即利用自动化工具模拟攻击来测试防御系统和 SOAR 剧本的实际有效性，形成一个闭环的防御优化流程。 第六章：弹性架构与零信任安全模型 本书的收官部分聚焦于构建一个能够抵御已知和未知攻击的弹性架构。 零信任架构（Zero Trust Architecture, ZTA）的实践路线图： 零信任的核心在于“永不信任，始终验证”。本章详细阐述了微隔离、最小权限原则（Least Privilege）的实施细节，以及如何将身份作为新的边界进行管理。 安全文化与人员赋能： 强调技术防御的最终依托是人。探讨如何通过定期的、基于真实威胁场景的培训，将安全意识转化为操作层面的肌肉记忆。讨论构建跨职能安全团队的重要性，打破 IT、开发和运营之间的壁垒。 后攻击时代的恢复与学习： 即使最精密的防御也可能被突破。本章最后讨论了事件响应后的“数字取证的法律合规性”，以及如何将事件响应中学到的教训，反馈至第一部分的态势建模中，实现防御的持续进化。 结语 《网络空间安全威胁态势感知与防御策略》旨在为安全架构师、安全运营人员、首席信息安全官（CISO）以及对网络安全深度感兴趣的研究人员，提供一套完整、可落地、面向未来的思维工具箱。面对日益复杂的网络环境，掌控态势，方能立于不败之地。 ---

评分☆☆☆☆☆

内容不错,DW里少有的详细介绍了设计过程,但是中文版实在不敢恭维,很多句子都看不懂...难得是我的理解力太差?

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坦率地说，初翻这本书时，我感觉自己像一个初入迷宫的探险者，信息量实在太过庞大，某些章节的专业术语密度高得让人喘不过气。但随着我耐下心来，逐字逐句地消化那些关于OLAP立方体构建和性能优化的论述后，我开始体会到作者布局的精妙。这本书的价值在于它的全面性，它没有回避任何一个棘手的技术难题。例如，书中对ETL/ELT流程的设计与调优部分，详细对比了不同工具和框架的优劣，并且给出了实用的性能瓶颈排查指南。我发现，以前我在工作中遇到的很多性能瓶颈，在这本书里都能找到清晰的根源分析和解决方案。这本书的叙述风格偏向于技术手册，冷峻而务实，几乎没有冗余的修饰，这对于追求效率的专业人士来说是巨大的优势。它更像是一部技术百科全书，而非轻松的入门读物，需要读者具备一定的技术背景才能充分吸收其精华。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发在于它对“用户需求驱动”设计哲学的坚持。作者反复强调，数据仓库不是一个技术项目，而是一个业务赋能的平台。书中对不同部门（如市场、财务、运营）数据分析需求的解构和映射过程，堪称教科书级别的演示。它不仅仅教你如何建表，更教你如何与业务部门进行有效沟通，如何将模糊的“我想要报表”转化为可执行的数据模型指标。这种以终为始的思路，彻底改变了我过去那种“先搭好平台再说”的工作惯性。这本书的语言风格朴实无华，直击核心痛点，读起来毫不拖泥带水，每翻一页都感觉是在为自己的职业技能树添砖加瓦。它是一部实战型的指导手册，尤其适合那些正在努力弥合业务与技术鸿沟的架构师和分析师群体。

评分☆☆☆☆☆

让我印象最深刻的是书中关于“数据治理”和“元数据管理”的章节。在当前数据驱动决策越来越成为常态的背景下，很多人都热衷于谈论大数据和AI，却往往忽视了支撑这一切的底层基础设施——数据仓库的健康管理。这本书非常清醒地指出了这一点，它将数据治理提升到了战略高度，而非仅仅是IT部门的例行工作。作者提出的元数据生命周期管理框架，非常具有前瞻性，它教会我们如何确保数据在流转、存储和消费的每一个环节都是可追溯、可理解的。这种对“数据资产”概念的深化阐述，让我对以往粗放式的数据管理模式进行了深刻的反思。这本书的视角超越了单纯的技术实现，触及到了数据管理在企业战略层面的意义，这使得它在众多技术书籍中显得尤为突出和深刻。

评分☆☆☆☆☆

这本关于数据仓库的著作，我不得不说，它在理论深度上构建了一个坚实的基础。作者对数据建模的理解，尤其是维度建模和事实表设计的精妙之处，简直令人拍案叫绝。书中详尽地剖析了如何将复杂的业务需求转化为清晰、高效的分析结构，这点对于任何想要深入理解企业级数据架构的人来说，都是无价之宝。它不仅仅停留在概念层面，更是深入到了实现细节，比如如何处理缓慢变化维度（SCD）的各种类型，以及在数据集成过程中需要应对的陷阱。我尤其欣赏作者对“数据质量”这一核心问题的重视，书中提供的多个案例表明，没有高质量的数据作为基石，再宏伟的数据仓库设计也终将沦为“数据沼泽”。阅读这本书的过程，就像是跟着一位经验丰富的大师在一步步搭建一座信息大厦，每一步都经过深思熟虑，严谨而有条理。对于那些渴望从零开始构建或重构其组织数据平台的技术人员而言，这本书无疑是一本案头必备的工具书，它提供的不仅仅是知识，更是一种系统性的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验方面，这本书的结构安排略显传统，但逻辑脉络清晰到无可挑剔。从第一章的背景介绍到最后一章的未来展望，每一步都像是精密齿轮一样咬合得天衣无缝。对于如何选择合适的技术栈，比如在特定场景下应该优先考虑星型模型还是雪花模型，书中都提供了大量的决策树和权衡分析。我尤其欣赏作者在讨论复杂场景时，总是能用最简洁的图示来辅助复杂的逻辑关系，这极大地降低了理解难度。虽然书中的案例可能基于一些特定的技术环境，但其中蕴含的设计哲学是普适的，这使得即便是使用最新技术栈的工程师也能从中汲取营养。它成功地将高屋建瓴的架构思想与脚踏实地的实施步骤完美地结合在了一起，形成了一本既有高度又有深度的参考资料。

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