衡量、改進和傳達您的安全計劃的價值。
2025 年 7 月 ISBN 9781633436107 352 頁
每個商業決策都應以數據來驅動，網路安全也不例外。在 Data-Driven Cybersecurity 課程中，您將掌握可量化網路安全的藝術與科學，學習如何利用數據來增強威脅偵測、回應和緩解。您將把原始數據轉化為有意義的情報，更好地評估安全團隊的績效，並主動解決數據揭示的漏洞。
Data-Driven Cybersecurity 將教您如何：
- 將指標計畫與組織目標結合
- 設計即時威脅偵測儀表板
- 利用人工智慧和機器學習實現預測性網路安全
- 數據驅動的事件回應
- 應用 ATLAS 方法減少警報疲勞
- 創建引人注目的指標視覺化
Data-Driven Cybersecurity 教您實施有效的資料驅動網路安全實踐，包括利用人工智慧和機器學習進行偵測和預測。本書始終將安全性作為組織策略的核心部分，幫助您將網路安全與更廣泛的商業目標結合。如果您是首席資訊安全長 (CISO) 或安全經理，您會發現向非技術利害關係人傳達指標的方法非常寶貴。
關於這個技術
以數據為中心的網路安全方法使用指標、分析和自動化來更早發現威脅、更快地回應並使安全性與業務目標保持一致。
關於這本書
Data-Driven Cybersecurity 將向您展示如何將複雜的安全指標轉化為基於證據的安全實踐。您將學習如何定義有意義的關鍵績效指標 (KPI)，向利害關係人傳達風險，並將複雜的數據轉化為清晰的行動。您將首先回答以下重要問題：什麼是「好的」安全指標？如何將安全指標與更廣泛的商業目標結合？什麼是強大的數據驅動的安全管理方案？ Python 腳本和 Jupyter Notebook 讓收集安全資料變得簡單，並有助於建立即時威脅偵測儀表板。您甚至將了解人工智慧和機器學習如何主動預測網路安全事件！
內容包含
- 使用 ATLAS 框架改進您的警報系統
- 提升組織的安全態勢
- 用於威脅偵測的統計和機器學習技術
- 高階主管支持和策略投資
目標讀者
適合熟悉網路安全和數據分析基礎知識的讀者。
關於作者
Mariano Mattei 是 Temple University 的教授，也是資訊安全專家，在網路安全和人工智慧創新方面擁有 30 多年的經驗。
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