近年來，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進入爆發(fā)期，越來越多的企業(yè)和組織將大數(shù)據(jù)作為自己經(jīng)營戰(zhàn)略的重要組成部分。大數(shù)據(jù)技術(shù)作為一種新興的生產(chǎn)資料和創(chuàng)新要素，必須結(jié)合具體的行業(yè)和應(yīng)用場景才能發(fā)揮其價值，驅(qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展和轉(zhuǎn)型。同時，面對日益嚴峻的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)，業(yè)界提出了以數(shù)據(jù)分析為中心的網(wǎng)絡(luò)安全防護體系，把主動檢測和自動化應(yīng)急的希望寄托于日志、流量和威脅情報為數(shù)據(jù)源的智能分析技術(shù)，以解決APT攻擊、用戶行為分析這類復(fù)雜且隱蔽的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。而大數(shù)據(jù)分析技術(shù)本身是一種普適性的方法論，雖然業(yè)界提出了眾多的大數(shù)據(jù)處理體系和基于統(tǒng)計學(xué)或機器學(xué)習(xí)的方法，但如何將大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)安全防護場景，如何開展大數(shù)據(jù)安全的關(guān)聯(lián)分析和綜合研判，仍然是業(yè)界值得深入思考和研究的熱點問題。在這一背景下，大數(shù)據(jù)安全分析師成為稀缺人才。另外，市面上缺少合理地將大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)與安全防護場景進行有效結(jié)合的書籍，這嚴重制約了安全分析師的成長。
杭州安恒信息技術(shù)股份有限公司依托自身的安全服務(wù)業(yè)務(wù)，自主研發(fā)了AiLPHA大數(shù)據(jù)智能安全平臺，具備全網(wǎng)流量處理、異構(gòu)日志集成、核心數(shù)據(jù)安全分析、辦公應(yīng)用安全威脅挖掘等前沿大數(shù)據(jù)智能安全威脅挖掘分析與預(yù)警管控能力，深耕公安、網(wǎng)信、金融等多個行業(yè)及領(lǐng)域，曾連續(xù)三年獲評工信部示范試點項目，并獲得浙江省計算機學(xué)會、浙江省計算機行業(yè)協(xié)會2020年度優(yōu)秀產(chǎn)品獎及2020年度中國網(wǎng)絡(luò)安全與信息產(chǎn)業(yè)金智獎等多個獎項。鑒于目前關(guān)于大數(shù)據(jù)安全分析的圖書較少，很難找到一本書系統(tǒng)、有針對性地對大數(shù)據(jù)安全分析這一重要技能以理論與實踐相結(jié)合的方式進行全方位的介紹。因此，編者希望通過編寫此書，將工作中積累的實踐經(jīng)驗與研究成果分享給廣大讀者。
《網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)分析與實戰(zhàn)》共10章。其中，第1章為大數(shù)據(jù)安全概述，主要介紹大數(shù)據(jù)的定義與特征、大數(shù)據(jù)平臺與架構(gòu)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例以及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在安全中的應(yīng)用，幫助讀者建立對大數(shù)據(jù)安全分析的整體認知；第2章是大數(shù)據(jù)安全分析基礎(chǔ)，從理論基礎(chǔ)和實踐基礎(chǔ)出發(fā)，對大數(shù)據(jù)安全分析的基本概念、思路、算法及Python等常見編程工具進行了簡單的介紹；第3章為大數(shù)據(jù)分析工程技術(shù)，對大數(shù)據(jù)采集、存儲、搜索、計算引擎以及數(shù)據(jù)可視化的常用方法與工具進行了系統(tǒng)的介紹；第4章是機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，首先介紹了機器學(xué)習(xí)的基本定義、適用場景，以及監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的概念，然后對深度學(xué)習(xí)的相關(guān)概念、核心思想等進行了闡述；第5章是分類算法，選擇了分類算法中典型的五個算法，即決策樹、樸素貝葉斯、K近鄰（KNN）模型、支持向量機（SVM）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從算法原理、案例分析及算法優(yōu)缺點等方面進行了介紹；第6章是預(yù)測分析，主要目的是介紹統(tǒng)計預(yù)測的基本概念及典型的統(tǒng)計預(yù)測方法，如時間序列、回歸分析等，并引導(dǎo)讀者如何使用不同的預(yù)測分析方法；第7章是關(guān)聯(lián)分析，對關(guān)聯(lián)分析的基本概念、Apriori算法和FP-growth算法原理，以及應(yīng)用場景進行了詳細的闡述；第8章是聚類分析，介紹了歐氏距離、曼哈頓距離和閔可夫斯基距離等相似度計算方法，以及層次聚類、k-means聚類和EM聚類三個經(jīng)典聚類算法的原理和案例等；第9章是大數(shù)據(jù)安全分析應(yīng)用，圍繞僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測、惡意URL檢測、WebShell檢測及Malware檢測四類應(yīng)用展開討論，以便讀者能夠更好地理解前面章節(jié)的算法在實際中的應(yīng)用；第10章是大數(shù)據(jù)安全相關(guān)法律法規(guī)，介紹了現(xiàn)行大數(shù)據(jù)安全的國家政策、法治體系建設(shè)，以及大數(shù)據(jù)安全分析相關(guān)的行為規(guī)范，為讀者之后的從業(yè)道路提出了警示。
《網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)分析與實戰(zhàn)》以理論聯(lián)系實際為指導(dǎo)原則，將大數(shù)據(jù)安全分析的理論知識、工具和實踐案例進行有機結(jié)合，可作為普通高等院校和職業(yè)院校相關(guān)專業(yè)的課程教材，以及網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)從業(yè)人員的參考用書。讀者在閱讀本書的過程中，不必執(zhí)著于弄懂算法推導(dǎo)的步驟，對于難度較大的算法只需理解即可，若能輔以實踐操作將理論付諸應(yīng)用，將能加深對大數(shù)據(jù)安全分析技能的理解。
《網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)分析與實戰(zhàn)》主要由孫佳、苗春雨、劉博編寫，另外，談修竹、姜鵬、莫凡、聶桂兵、楊錦峰、陳子杰、龍文潔、吳鳴旦、金碧霞、郭婷婷、陳美璇、黃施君、葉雷鵬和王倫也參與了本書的編寫和審稿校對工作。
大數(shù)據(jù)安全分析須在法律法規(guī)允許、目標(biāo)單位授權(quán)的情況下實施，切勿將本書介紹的方法和手段在未經(jīng)允許的情況下，針對任何生產(chǎn)系統(tǒng)使用。同時，要格外關(guān)注大數(shù)據(jù)安全分析過程中的保密性和規(guī)范性指導(dǎo)。
在此，對所有參與本書編寫、審閱和出版等工作的人員表示感謝。
由于編者水平有限，本書不妥之處在所難免，望廣大網(wǎng)絡(luò)安全專家、讀者朋友批評指正，共同為我國網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)人才培養(yǎng)和人才認證體系建設(shè)而努力。


編者