脅威インテリジェンスアナリストのためのPythonライブラリ(scikit-learn、matplotlib)によるデータ分析入門
Pythonのscikit-learnとMatplotlibを活用し、脅威インテリジェンスデータの分析、パターン認識、異常検知、および効果的な視覚化を通じて、プロアクティブな防御戦略を構築するための実践的なスキルを習得します。
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脅威インテリジェンスデータの前処理と機械学習の基礎
Unit 1: 脅威インテリジェンスデータ入門
脅威インテリジェンスとは
Python環境を整えよう
Unit 2: 脅威データの準備と整形
データを取り込もう
データをお掃除
特徴量を作ろう
Unit 3: 機械学習の基礎と分類
機械学習の第一歩
K近傍法で分類
SVMで脅威を分類
高度な脅威分析と結果の可視化
Unit 1: 異常検知の基礎と実践
異常検知とは?
Isolation Forest入門
One-Class SVM入門
異常検知モデルの評価
Unit 2: 脅威データの効果的な可視化
Matplotlibの基本
攻撃トレンドの可視化
アクター行動の可視化
脆弱性状況の可視化