کتاب Data-Driven Cybersecurity: Reducing risk with proven metrics (امنیت سایبری داده‌محور: کاهش ریسک با معیارهای اثبات‌شده) راهنمایی عملی برای متخصصان امنیت سایبری است تا با استفاده از داده‌ها و معیارهای قابل اثبات، ریسک‌های امنیتی را به طور مؤثر کاهش دهند. این کتاب به خوانندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توانند با جمع‌آوری، تحلیل و تفسیر داده‌های امنیتی، دیدگاه‌های قابل اندازه‌گیری از وضعیت امنیتی سازمان خود به دست آورند.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Data-Driven Cybersecurity را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Data-Driven Cybersecurity:
هنگامی که بیش از ۲۰ سال پیش برای اولین بار از مهندسی نرم‌افزار وارد دنیای امنیت سایبری شدم، با حوزه‌ای رو به تکامل سریع روبرو شدم که سرشار از پتانسیل و آسیب‌پذیری‌ها بود. با گذشت زمان، متوجه الگویی نگران‌کننده شدم: با وجود پیشرفتهای فناوری، بسیاری از سازمان‌ها همچنان از اندازه‌گیری اثربخشی برنامه‌های امنیتی خود غافل هستند. یک مدیر مالی هرگز بدون داده‌ها، نمودارها و معیارهای روشن در دست، در جلسه‌ای شرکت نمی‌کرد. پس چرا باید یک CISO یا رهبر امنیتی متفاوت عمل کند؟
این آگاهی مرا بر آن داشت تا بررسی کنم که چگونه بینش‌های داده‌محور می‌توانند وضعیت امنیتی یک سازمان را از واکنشی به پیشگیرانه ارتقا دهند. در نقش‌هایم، که نوآوری در هوش مصنوعی و امنیت سایبری را در بر می‌گرفت، از نزدیک دیدم که چگونه معیارها، وقتی به درستی استفاده شوند، می‌توانند داستان‌های قانع‌کننده‌ای را روایت کنند که بر ذینفعان تأثیر می‌گذارند، سرمایه‌گذاری‌ها را توجیه می‌کنند و شرکت‌ها را از نقض‌های بالقوه مخرب نجات می‌دهند.
در کتاب Data-Driven Cybersecurity: Reducing risk with proven metrics “امنیت سایبری داده‌محور: کاهش ریسک با معیارهای اثبات‌شده”، درس‌هایی را که در حوزه‌های فین‌تک، بیوتکنولوژی، داروسازی و فراتر از آن آموخته‌ام، به اشتراک می‌گذارم. کتاب Data-Driven Cybersecurity با مباحث بنیادی آغاز می‌شود: چه چیزی یک معیار امنیتی خوب را تشکیل می‌دهد، چگونه اهداف امنیت سایبری را با اهداف تجاری گسترده‌تر همسو کنیم، و بایدها و نبایدهای یک برنامه مدیریت امنیتی قوی.
همانطور که پیش می‌روید، نمونه‌های عملی از پایتون و جوپیتر نوت‌بوک را کشف خواهید کرد که جمع‌آوری و بصری‌سازی معیارها را ساده می‌کنند – هیچ دانش کدنویسی پیشرفتهای لازم نیست. برای کسانی که به دنبال پیشرفت بیشتر هستند، من همچنین روش‌های آماری پیشرفته، رویکردهای یادگیری ماشین، و حتی تکنیک‌های هوش مصنوعی مولد را مورد بحث قرار می‌دهم که می‌توانند تهدیدات و ناهنجاری‌های احتمالی را در زمان واقعی پیش‌بینی کنند.
امیدوارم این کتاب CISOs، متخصصان امنیت، و حتی تازه‌واردان کنجکاو را تشویق کند تا یک ذهنیت داده‌محور را در پیش بگیرند. با ترکیب تخصص عمیق در امنیت سایبری با تجزیه و تحلیل‌های قابل اندازه‌گیری، می‌توانیم سازمان‌های خود و جهان را ایمن‌تر کنیم.
از اینکه کتاب Data-Driven Cybersecurity را انتخاب کردید متشکرم. اطمینان دارم که این کتاب هم الهام و هم ابزارهای عملی را برای اندازه‌گیری و ارتقای برنامه امنیت سایبری شما فراهم خواهد کرد. بیایید شروع به روایت داستان‌های امنیتی بهتری – با داده‌ها – کنیم.
درباره کتاب Data-Driven Cybersecurity
این کتاب برای چه کسانی است؟
این کتاب برای هر متخصص امنیت سایبری است که می‌خواهد اثربخشی برنامه امنیت اطلاعات خود را بسنجد و داده‌های خام را به روایت‌های معنادار برای رهبری تبدیل کند. چه شما یک تحلیلگر امنیت تازه‌کار باشید، چه یک CISO باتجربه، یا مدیری که مسئولیت‌های فناوری اطلاعات و امنیت را به طور همزمان بر عهده دارد، این فصل‌ها شما را به استراتژی‌های عملی معیارها مجهز خواهند کرد.
اگر تا به حال برای انتقال ارزش امنیت به مدیریت ارشد، توجیه درخواست‌های بودجه، یا کشف اینکه کدام هشدارها مهم‌تر هستند، مشکل داشته‌اید، تکنیک‌ها و مثال‌های اینجا به شما کمک می‌کنند تا یک پرونده داده‌محور قانع‌کننده بسازید. نیازی نیست که یک متخصص کدنویسی باشید – آشنایی اولیه با مفاهیم امنیت سایبری و تمایل به بررسی اسکریپت‌های ساده پایتون شما را به سرعت راه می‌اندازد.
سازماندهی کتاب Data-Driven Cybersecurity: یک نقشه راه
کتاب Data-Driven Cybersecurity: Reducing risk with proven metrics “امنیت سایبری داده‌محور: کاهش ریسک با معیارهای اثبات‌شده” به ۱۳ فصل تقسیم شده است. لیست زیر یک نمای کلی سریع ارائه می‌دهد:
- فصل ۱: معرفی معیارهای امنیت سایبری — منطق اندازه‌گیری امنیت را توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد که چگونه معیارها می‌توانند تصمیمات استراتژیک را هدایت کنند.
- فصل ۲: جعبه ابزار تحلیل امنیت سایبری — به شما نشان می‌دهد که چگونه ابزارهای تحلیلی اولیه، مانند پایتون و جوپیتر نوت‌بوک را برای شروع جمع‌آوری و بصری‌سازی داده‌ها راه‌اندازی کنید.
- فصل ۳: پیاده‌سازی یک برنامه معیارهای امنیتی — چارچوب‌ها و فرآیندهای اصلی برای یک برنامه امنیتی قوی، آماده برای اندازه‌گیری و نظارت را مورد بحث قرار می‌دهد.
- فصل ۴: ادغام معیارها در استراتژی کسب‌وکار — به بررسی چگونگی همسو کردن اهداف امنیتی با اهداف گسترده‌تر سازمانی می‌پردازد و از مشارکت مدیران اطمینان حاصل می‌کند.
- فصل ۵: ایجاد بنیاد — اصول حاکمیت، ریسک و انطباق را بررسی می‌کند تا بتوانید قبل از ورود به جزئیات فنی، تصویر بزرگ را درک کنید.
- فصل ۶: مبانی ریسک سایبری — معیارهای مربوط به فرآیندهای مدیریت هویت و دسترسی (IAM)، از تخصیص و لغو دسترسی گرفته تا اعمال حداقل امتیاز، را توضیح می‌دهد.
- فصل ۷: حفاظت از دارایی‌های شما — بر موجودی دارایی، طبقه‌بندی و معیارهای مدیریت آسیب‌پذیری تمرکز دارد.
- فصل ۸: تشخیص مداوم تهدید — نحوه اندازه‌گیری عملکرد در سناریوهای تشخیص تهدید در زمان واقعی (SIEM, IDS/IPS) را برای اطمینان از حفاظت مداوم پوشش می‌دهد.
- فصل ۹: مدیریت حادثه و بازیابی — نشان می‌دهد که چگونه اثربخشی فرآیندهای پاسخ به حادثه و بررسی‌های پس از حادثه را اندازه‌گیری کنید.
- فصل ۱۰: معیارهای پیشرفته امنیت سایبری — عمیق‌تر به معیارهای تخصصی، داشبوردها و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مبتنی بر سناریو می‌پردازد.
- فصل ۱۱: تحلیل آماری پیشرفته — مفاهیمی مانند رگرسیون و تشخیص ناهنجاری را معرفی می‌کند که می‌توانند روندها و نقاط پرت امنیتی را شناسایی کنند.
- فصل ۱۲: تحلیل پیشرفته یادگیری ماشین — الگوریتم‌های یادگیری ماشین را که می‌توانید برای شکار تهدید، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و فراتر از آن استفاده کنید، بررسی می‌کند.
-
فصل ۱۳: هوش مصنوعی مولد در معیارهای امنیت سایبری — به استفاده از LLMها و سایر مدل‌های هوش مصنوعی برای بهبود همه چیز، از گزارش‌دهی خودکار گرفته تا تشخیص تهدید پیشرفته می‌پردازد.
سرفصل‌های کتاب Data-Driven Cybersecurity:
- brief contents
- contents
- foreword
- preface
- acknowledgments
- about this book
- Who should read this book
- How this book is organized: A road map
- About the code
- liveBook discussion forum
- Other online resources
- about the author
- about the cover illustration
- Part 1 Building the foundation
- 1 Introducing cybersecurity metrics
- 2 Cybersecurity analytics toolkit
- 3 Implementing a security metrics program
- 4 Integrating metrics into business strategy
- Part 2 The metrics that matter
- 5 Establishing the foundation
- 6 Foundations of cyber risk
- 7 Protecting your assets
- 8 Continuous threat detection
- 9 Incident management and recovery
- Part 3 Beyond the basics: Advanced analytics, machine learning, and AI
- 10 Advanced cybersecurity metrics
- 11 Advanced statistical analysis
- 12 Advanced machine learning analysis
- 13 Generative Al in cybersecurity metrics
- index
جهت دانلود کتاب Data-Driven Cybersecurity می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.