本书为你提供了深入了解信息分析的实践，更重要的是可以识别趋势和异常值的分析技术，而使用传统的安全分析技术可能无法做到这一点。
本书消除了人们对信息安全领域内的信息分析仅局限于安全事件和事件管理系统以及基础网络分析的错误认识。分析技术可以帮助您挖掘数据并识别安全数据中的模式和关系。运用本书涵盖的技术，您将能够深入了解任何类型的非结构化数据。
本书分享了丰富的分析技术经验并通过案例研究以演示实际操作技术。展示如何运用免费提供的工具并结合不相干的数据集来查找异常和异常值，传授有关威胁模拟技术以及如何将分析技术用作评估组织内安全控制和流程要求的强大决策工具，学习如何使用这些模拟技术来帮助预测和剖析组织中的潜在风险。

第1章 分析学定义
安全分析学导论
分析学相关概念和技术
安全分析的数据
日常生活中的分析学
安全分析流程
延伸阅读
第2章 分析软件和工具入门
导言
统计编程
数据库和大数据技术入门
R语言简介
Python简介
仿真软件简介
延伸阅读
第3章 分析学和应急响应
导言
入侵和应急响应识别中的场景和挑战
日志文件分析
加载数据
其他潜在分析数据集：无栈状态编码
其他适用安全范畴和场景
综述
延伸阅读
第4章 仿真和安全进程
仿真
案例学习
第5章 访问分析
导言
技术入门
场景、分析和技术
案例学习
第6章 安全和文本挖掘
文本挖掘安全分析中的场景和挑战
使用文本挖掘技术分析和查找非结构化数据中的模式
R语言中分步实现文本挖掘的示例
其他适用的安全领域和场景
第7章 安全情报以及后续措施
概述
安全情报
安全漏洞
实际应用
结束语