Ebook Data-Driven CyberSecurity - Giảm Thiểu Rủi Ro Với Các Số Liệu Đã Được Chứng Minh [Ấn Bản Lần 1, Tháng 7/2025] [PDF, EPUB + CODE] [9290E]
Đo lường, cải thiện và truyền đạt giá trị của chương trình bảo mật của bạn.
Mọi quyết định kinh doanh đều nên được thúc đẩy bởi dữ liệu, và an ninh mạng cũng không ngoại lệ. Trong "Data-Driven Cybersecurity", bạn sẽ làm chủ nghệ thuật và khoa học của quantifiable cybersecurity, học cách khai thác dữ liệu để tăng cường phát hiện, ứng phó và giảm thiểu mối đe dọa một cách hiệu quả hơn. Bạn sẽ biến dữ liệu thô thành thông tin tình báo có ý nghĩa, đánh giá hiệu suất của các security team của bạn tốt hơn và chủ động xử lý các lỗ hổng được tiết lộ qua số liệu.
"Data-Driven Cybersecurity" sẽ hướng dẫn bạn cách:
- ✓ Căn chỉnh một metrics program với các mục tiêu của tổ chức.
- ✓ Thiết kế các real-time threat detection dashboard.
- ✓ Predictive cybersecurity sử dụng AI và machine learning.
- ✓ Data-driven incident response.
- ✓ Áp dụng phương pháp ATLAS để giảm alert fatigue.
- ✓ Tạo các metric visualization hấp dẫn.
"Data-Driven Cybersecurity" hướng dẫn bạn cách triển khai các biện pháp an ninh mạng hiệu quả, dựa trên dữ liệu, bao gồm việc sử dụng AI và machine learning để phát hiện và dự đoán. Xuyên suốt cuốn sách, bảo mật được xem như một phần cốt lõi của chiến lược tổ chức, giúp bạn liên kết an ninh mạng với các mục tiêu kinh doanh rộng hơn. Nếu bạn là CISO hoặc security manager, bạn sẽ tìm thấy các phương pháp để truyền đạt số liệu cho các bên liên quan không chuyên về kỹ thuật là vô cùng hữu ích.
Về công nghệ:
Phương pháp tiếp cận tập trung vào dữ liệu đối với an ninh mạng sử dụng số liệu, phân tích và tự động hóa để phát hiện các mối đe dọa sớm hơn, phản ứng nhanh hơn và điều chỉnh bảo mật phù hợp với các mục tiêu kinh doanh.
Về cuốn sách:
"Data-Driven Cybersecurity" hướng dẫn bạn cách biến các security metric phức tạp thành các biện pháp bảo mật dựa trên bằng chứng. Bạn sẽ học cách xác định các KPI có ý nghĩa, truyền đạt rủi ro cho các bên liên quan và biến dữ liệu phức tạp thành hành động rõ ràng. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách trả lời những câu hỏi quan trọng: điều gì tạo nên một security metric "tốt"? Làm thế nào tôi có thể kết hợp bảo mật với các mục tiêu kinh doanh rộng hơn? Điều gì tạo nên một chương trình quản lý bảo mật dựa trên dữ liệu mạnh mẽ? Các Python script và Jupyter notebook giúp việc thu thập dữ liệu bảo mật trở nên dễ dàng và giúp xây dựng các real-time threat detection dashboard. Bạn thậm chí sẽ thấy cách AI và machine learning có thể chủ động dự đoán các sự cố an ninh mạng!
Bên trong có gì:
- ✓ Cải thiện hệ thống cảnh báo của bạn bằng cách sử dụng ATLAS framework.
- ✓ Nâng cao khả năng bảo mật của tổ chức bạn.
- ✓ Các kỹ thuật về Statistical & ML để phát hiện mối đe dọa.
- ✓ Executive buy-in & strategic investment.
Về người đọc:
Dành cho độc giả quen thuộc với những kiến thức cơ bản về an ninh mạng và phân tích dữ liệu.
Mục lục:
- ✓ Phần 1. Xây dựng nền tảng:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu các cybersecurity metric.
- ✓ Chương 02. Cybersecurity analytics toolkit.
- ✓ Chương 03. Triển khai security metrics program.
- ✓ Chương 04. Tích hợp các metric vào chiến lược kinh doanh.
- ✓ Phần 2. Các metric quan trọng:
- ✓ Chương 05. Thiết lập nền tảng.
- ✓ Chương 06. Nền tảng về cyber risk.
- ✓ Chương 07. Bảo vệ tài sản của bạn.
- ✓ Chương 08. Continuous threat detection.
- ✓ Chương 09. Incident management & recovery.
- ✓ Phần 3. Vượt ra ngoài những kiến thức cơ bản: Phân tích nâng cao, Machine Learning và AI:
- ✓ Chương 10. Các cybersecurity metric nâng cao.
- ✓ Chương 11. Statistical analysis nâng cao.
- ✓ Chương 12. Machine Learning analysis nâng cao.
- ✓ Chương 13. Generative AI trong Cybersecurity Metrics.