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Zeek分析工具(ZAT):运用Pandas、scikit-learn及Spark解析与剖析Zeek网络信息

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简介:
简介:Zeek分析工具(ZAT)是一款结合Pandas、scikit-learn和Spark等技术,专门用于处理和深度挖掘Zeek日志数据的高效平台。它能够快速解析大量网络流量记录,并利用机器学习算法进行高级安全威胁检测与行为模式识别。 Zeek分析工具(ZAT)是一个基于Python的软件包,它支持使用Pandas、scikit-learn 和 Spark 处理和分析 Zeek 数据。 安装: ``` $ pip install zat ``` 在 Raspberry Pi 上也可以轻松安装! 最近改进包括: 1. 更快更小的大日志文件处理:优化了 Pandas 数据帧。 2. 提升了熊猫数据框到矩阵(ndarray)的支持。 3. 改进了从 Zeek 日志转换为 Parquet 文件的扩展性。 4. 大幅提升了 Spark Dataframe 类的功能。 此外,我们还更新和改进了一些笔记本,并提供了影片介绍以帮助用户更好地理解 ZAT 的使用方法。 为什么选择 ZAT? 尽管 Zeek 本身已经具备了灵活且强大的脚本语言功能,但为了更高效地处理大量网络流量数据,建议将复杂任务(例如统计分析、状态机管理及机器学习)从 Zeek 中卸载出来。ZAT 提供了一系列支持类和示例笔记本,能够帮助用户方便快捷地从原始的 Zeek 数据过渡到使用 Pandas、scikit-learn 和 Spark 等数据分析工具。 关于 SuperCowPowers: 这家公司的成立是为了让其开发人员可以跟随他们对 Python 的热情,并享受流数据管道以及数据分析带来的乐趣。

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  • Zeek(ZAT):Pandasscikit-learnSparkZeek
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    简介:Zeek分析工具(ZAT)是一款结合Pandas、scikit-learn和Spark等技术,专门用于处理和深度挖掘Zeek日志数据的高效平台。它能够快速解析大量网络流量记录,并利用机器学习算法进行高级安全威胁检测与行为模式识别。 Zeek分析工具(ZAT)是一个基于Python的软件包,它支持使用Pandas、scikit-learn 和 Spark 处理和分析 Zeek 数据。 安装: ``` $ pip install zat ``` 在 Raspberry Pi 上也可以轻松安装! 最近改进包括: 1. 更快更小的大日志文件处理:优化了 Pandas 数据帧。 2. 提升了熊猫数据框到矩阵(ndarray)的支持。 3. 改进了从 Zeek 日志转换为 Parquet 文件的扩展性。 4. 大幅提升了 Spark Dataframe 类的功能。 此外,我们还更新和改进了一些笔记本,并提供了影片介绍以帮助用户更好地理解 ZAT 的使用方法。 为什么选择 ZAT? 尽管 Zeek 本身已经具备了灵活且强大的脚本语言功能,但为了更高效地处理大量网络流量数据,建议将复杂任务(例如统计分析、状态机管理及机器学习)从 Zeek 中卸载出来。ZAT 提供了一系列支持类和示例笔记本,能够帮助用户方便快捷地从原始的 Zeek 数据过渡到使用 Pandas、scikit-learn 和 Spark 等数据分析工具。 关于 SuperCowPowers: 这家公司的成立是为了让其开发人员可以跟随他们对 Python 的热情,并享受流数据管道以及数据分析带来的乐趣。
  • 基于scikit-learn的生存scikit-survival
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    Scikit-Survival是建立在Python机器学习库scikit-learn上的一个开源项目,专门用于生存数据分析。它提供了多种生存模型和评价指标,以满足医学、工程等领域的研究需求。 scikit-survival 是一个基于 scikit-learn 的生存分析工具包。
  • Zeek: 功能强大的框架,区别于传统IDS
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  • 在线社交的数据实时scikit-learn、networkx、scipy、numpy和nltk
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    本研究探讨了利用Python中的Scikit-Learn, NetworkX, Scipy, Numpy及NLTK等库,对在线社交网络数据进行实时高效分析的方法和技术。 在线社交网络利用scikit-learn、networkx、scipy、numpy和nltk进行数据实时分析。首先通过Twitter API收集推文,并使用文件中配置的关键字筛选。然后采用Jaccard相似度和Girvan-Newman算法来识别社区结构,之后运用文本分类器将推文分为正面情绪与负面情绪两类。具体操作步骤如下:运行python collect.py、cluster.py、classify.py及summary.py脚本。
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    本文通过应用机器学习技术及Python库如scikit-learn和pandas,对2018年FIFA世界杯进行数据分析与比赛结果预测。 我使用了机器学习技术以及scikit-learn、pandas、numpy、seaborn和matplotlib这些工具来创建一个Logistic回归模型,以预测2018年FIFA世界杯的结果。 目标是利用机器学习方法预测谁会赢得2018年的FIFA世界杯。此外,我还试图对整个比赛中的具体场次结果进行预测,并模拟接下来的比赛阶段如四分之一决赛、半决赛和最终的冠军争夺战。这些任务构成了一个复杂的现实世界问题,在解决这些问题时需要处理包括数据整合、特征建模以及结果预测在内的多种机器学习挑战。 我所用的数据是从Kaggle获取的两个数据集,一个是自1930年以来的比赛记录,另一个是关于2018年世界杯的具体信息。这些历史比赛的结果被用来为所有参赛队伍建立模型。 在开发这个项目时,我在Jupyter笔记本环境中工作,并使用了上述列出的所有工具来处理和分析相关数据以及训练预测模型。
  • Spicy-Analyzers: 基于Spicy的Zeek协议文件器不断增多
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    Spicy-Analyzers项目利用Spicy框架开发了一系列高效的Zeek插件,用于解析网络协议和检测各类文件,旨在增强网络安全监控能力。 基于辣的Zeek分析仪该存储库提供了一个软件包,其中包含一组通过Spicy实现的协议和文件分析器。当前包括以下分析器: - DHCP - DNS - HTTP - PNG - 便携式可执行(PE) 文件 [2] - TFTP 我们正在努力扩大这一范围。如果您编写了新的Spicy分析仪并希望包含在此处,请提出拉取请求。 [1] 替换了相应的Zeek分析器。 [2] 替换并扩展了相应的Zeek分析器。 先决条件:除了安装Zeek外,您还需要安装Spicy。请确保将Spicy工具链添加到PATH中。例如,将其安装在/opt/spicy,并使用bash命令: ``` export PATH=/opt/spicy/bin:$PATH ``` 现在,运行`which spicy-config`应该能够找到spicy-config的路径: ``` # which spicy-config /opt/spicy/bin/spicy-config ```
  • 扫描的原理
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    本课程深入浅出地解析了网络扫描工具的工作机制与原理,帮助学员掌握如何利用和防御此类技术,适用于网络安全爱好者和技术从业者。 本段落探讨了网络扫描器的原理与分析、扫描器的基本概念及其工作原理,并介绍了网络扫描的主要技术。文章还对现有的几种扫描器进行了介绍,并通过实例分析来指导如何选择合适的扫描器。
  • 数据Pandas
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    Pandas是一款强大的开源Python数据处理和分析工具库,提供高效的数据结构及数据分析功能,广泛应用于数据清洗、整理与统计等领域。 **Pandas:Python数据分析库** Pandas是Python编程语言中的一个强大工具,用于数据处理和分析。它为复杂的统计计算和数据操作提供了简洁高效的接口,并自2008年由Wes McKinney开发以来,在数据分析领域中占据了不可或缺的地位。 ### 1. DataFrame与Series Pandas的核心结构包括DataFrame和Series。DataFrame是一个二维表格型的数据结构,支持多种类型的数据(如整数、字符串、浮点数等),并具备行和列的索引功能。相比之下,Series是一维标记数组,类似于数据的一列,并且有自己的独立索引。 ### 2. 数据导入与导出 Pandas能够读取和写入包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON、HTML及HDF5在内的多种格式的数据文件。例如,可以使用`read_csv()`函数从CSV文件加载数据,而通过`to_csv()`函数则可将数据保存为CSV。 ### 3. 数据清洗与预处理 在数据分析过程中进行有效的数据清理至关重要。Pandas提供了一系列工具来应对缺失值(如`fillna()`, `dropna()`)、重复记录(`duplicated()`, `drop_duplicates()`),以及类型转换(`astype()`)等问题。 ### 4. 数据操作 丰富的数据操作功能是Pandas的核心优势之一,包括选择列(`[]`或`.loc[], .iloc[]`)、切片、排序(`sort_values()`)、合并(`merge(), concat())`, 分组(`groupby()`)和聚合(`agg()`)。这些工具使数据分析过程更加直观且高效。 ### 5. 时间序列分析 Pandas内置了强大的时间序列支持,可以轻松处理日期与时间数据。例如,`to_datetime()`函数用于将字符串转换为日期格式,而`date_range()`则创建一个指定的日期范围;同时使用`resample()`进行重采样操作。 ### 6. 数据可视化 利用Pandas可配合matplotlib和seaborn等库生成各类统计图表。通过简单的调用如`DataFrame.plot()`方法即可快速绘制直方图、折线图及散点图,帮助用户理解数据分布与趋势。 ### 7. 性能优化 为了实现高效的计算性能,Pandas利用了NumPy底层的C语言库,并且可以通过使用`Categorical`类型和灵活选择`Dtype`进一步提高内存效率和处理速度。 ### 8. 分布式计算与扩展性 对于大规模数据集而言,可以将Pandas与如Dask这样的分布式计算框架结合使用。这使得可以在多核CPU或集群环境中并行运行Pandas操作,从而有效提升其性能。 ### 9. 社区支持和生态系统 庞大的开发者社区不断为Pandas贡献新的功能和改进,并且它与其他数据科学库(例如NumPy、SciPy及Scikit-learn)无缝集成,共同构建了一个完整的数据分析生态体系。 ### 10. 学习资源与实践应用 学习Pandas可以通过官方文档、在线教程以及书籍视频课程进行。实际项目中的运用是掌握其功能的最佳途径,可以从简单的数据整理到复杂的分析任务逐步提升技能水平。 总之,作为Python中不可或缺的数据处理库之一,Pandas提供了高效且强大的工具来支持数据分析工作。通过深入了解并熟练应用这些工具,则可以显著提高工作效率和质量。
  • 数据Pandas
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    Pandas是一个强大的Python数据处理和分析库,提供高效的数据结构和数据分析工具,适用于各种规模的数据集。 **Pandas:Python数据分析库详解** Pandas是Python编程语言中的一个强大且高效的数据处理库,主要用于数据清洗、分析和建模。它以其易用性、灵活性和丰富的功能深受数据科学家和分析师的喜爱。Pandas的核心数据结构是DataFrame,这是一个二维表格型数据结构,拥有行和列标签,可以方便地进行各种数据操作。 **1. DataFrame对象** DataFrame是Pandas最常用的数据结构,类似于电子表格或SQL表。它可以存储不同类型的数值、字符串及布尔值等,并且允许嵌套其他复杂数据类型。每个DataFrame有两个索引:一个是用于标识行的行标签(Index),另一个则是列标签(Columns)。这样的设计使操作和访问数据变得直观。 **2. Series对象** Series是Pandas另一核心的数据结构,可以理解为一维数组或单列有序标记化的数据集合。它同样包含一个索引,并且能够与DataFrame进行交互式操作以构建和处理复杂的数据集。 **3. 数据导入导出** Pandas支持多种格式的文件读取和写入功能,包括CSV、Excel表格以及SQL数据库等。例如,使用`pd.read_csv()`函数可以迅速加载CSV文件内容到内存中,并通过调用DataFrame对象的方法如`to_csv()`将数据保存为标准的CSV格式。 **4. 数据清洗** 在进行数据分析之前的数据预处理阶段,Pandas提供了多种方法来清理和准备数据。这包括填补缺失值(使用fillna()或dropna()函数)、替换特定数值以及转换不同类型等操作手段。 **5. 数据筛选与排序** 利用布尔索引或者`loc`、`iloc`等访问方式可以方便地从DataFrame中选取符合条件的数据子集;而要对数据进行升序降序排列,则可以通过调用sort_values()或sort_index()方法来实现基于列值或行/列标签的排序。 **6. 数据合并与连接** Pandas提供了多种策略用于将多个数据源整合成单一视图,例如merge()函数模拟了SQL中的JOIN操作;concat()则允许垂直堆叠(如拼接)或者水平组合几个DataFrame对象;join()方法则是依据索引进行键值匹配并链接。 **7. 数据分组与聚合** 使用`groupby()`功能可以按照特定的字段对数据集执行分类汇总。对于每一类,还可以应用诸如求和、平均数计算等不同形式的统计函数来生成有意义的结果摘要信息,在数据分析领域中非常实用。 **8. 时间序列分析** Pandas内置了专门处理时间日期类型的数据结构及方法,使得用户可以轻松地对包含时区或频率变化的时间戳数据执行切片、重采样和同步化等高级操作。 **9. 数据重塑与透视表生成** 利用`pivot_table()`函数能够创建类似Excel中的交叉表格视图来重新组织原始宽格式的数据结构;同时,melt()以及stack()/unstack()方法则提供了将长形数据转换为更宽或反过来的工具支持。 **10. Jupyter Notebook集成** Jupyter Notebook是Python社区广泛使用的交互式开发环境之一,它允许用户在同一个界面内混合编写代码、Markdown文本和LaTeX公式等。通过与Pandas结合使用,研究者们可以在Notebook中直接展示数据并进行探索性分析或撰写报告。 总之,掌握好Pandas可以帮助你更高效地处理海量复杂的数据集,并从中提取出有价值的信息以支持商业决策或者科学研究项目。