دانلود کتاب Data Engineering for Cybersecurity

معرفی کتاب Data Engineering for Cybersecurity

در دنیای امروز که حجم داده‌های امنیت سایبری با سرعتی نجومی در حال رشد است، Data Engineering for Cybersecurity نوشته‌ی James Bonifield راهنمایی جامع و کاربردی برای تبدیل داده‌های خام به بینش‌های امنیتی قابل‌اجرا محسوب می‌شود. این کتاب ۳۴۴ صفحه‌ای که قرار است در اوت ۲۰۲۵ توسط انتشارات معتبر No Starch Press منتشر شود، نخستین منبع فارسی‌زبانی است که به‌طور خاص بر مهندسی داده در حوزه‌ی امنیت سایبری تمرکز دارد. اگر می‌خواهید بدانید چگونه پایگاه‌داده‌ها، دریاچه‌های داده، جریان‌های داده‌ای و زیرساخت‌های کلان‌داده را برای شناسایی تهدیدها، واکنش سریع به حوادث و پیش‌بینی حملات آینده طراحی و پیاده‌سازی کنید، این کتاب همان چیزی است که به آن نیاز دارید.

با استفاده از مثال‌های واقعی، کدهای قابل اجرا در پایتون و اسکالا، و معماری‌های مرجع تست‌شده در سازمان‌های بزرگ، نویسنده نشان می‌دهد چگونه می‌توان از ابزارهایی مانند Apache Spark، Kafka، Delta Lake، Airflow و Elasticsearch برای ساختن سکویی یکپارچه بهره گرفت که همزمان بر دو مقیاس حجم بالا و کارایی بالا متعادل باشد. فارغ از اینکه شما تحلیل‌گر امنیت، مهندس داده یا مدیر SOC باشید، این اثر راهنمای گام‌به‌گامی برای تبدیل شدن از یک متخصص خوب به یک متخصص برجسته در حوزه‌ی تلاقی داده و امنیت است.

درباره کتاب Data Engineering for Cybersecurity

کتاب حاضر در هفت بخش اصلی تدوین شده است. بخش نخست مبانی مهندسی داده را برای خوانندگانی توضیح می‌دهد که ممکن است پیش‌زمینه‌ای در امنیت سایبری داشته باشند اما با مفاهیم ETL، ELT، مدل‌سازی داده‌ای و لایه‌بندی داده آشنا نیستند. بخش دوم به جمع‌آوری داده‌های امنیتی از منابع متنوع مانند لاگ‌های شبکه، لاگ‌های میزبان، اطلاعات تهدید (Threat Intelligence)، داده‌های ابری و حسگرهای IoT می‌پردازد و تکنیک‌هایی برای نرمال‌سازی و استانداردسازی فراداده‌ها ارائه می‌کند.

در ادامه، خواننده با معماری Lambda و Kappa آشنا می‌شود و یاد می‌گیرد چگونه جریان‌های داده‌ای زمان‌دار (streaming) و دسته‌ای (batch) را در کنار هم ادغام کند تا هم تاخیر پایین و هم دقت بالا در تشخیص نفوذ حاصل شود. بخش چهارم کتاب به ذخیره‌سازی و پردازش کلان‌داده اختصاص دارد و نویسنده نکات کلیدی درباره انتخاب فرمت فایل (Parquet، ORC، Avro)، پارتیشن‌بندی، خوشه‌بندی و فشرده‌سازی را بیان می‌کند تا هزینه‌های ذخیره‌سازی تا حد ممکن کاهش یابد.

در بخش پنجم، پایگاه‌داده‌های گرافی مانند Neo4j و TigerGraph معرفی می‌شوند و نشان داده می‌شود چگونه می‌توان با مدل‌سازی روابط بین دارایی‌ها، کاربران و تهدیدها، به کشف زنجیره‌های حمله و نقاط ضعف احتمالی پرداخت. بخش ششم به یادگیری ماشین و داده‌ای می‌پردازد و الگوریتم‌هایی برای ردیابی ناهنجاری، طبقه‌بندی بدافزار و پیش‌بینی ریسک معرفی می‌کند. سرانجام در بخش پایانی، مفاهیم حریم خصوصی و امنیت در خود زیرساخت داده بررسی می‌شود تا اطمینان حاصل شود که خود راهکارهای مهندسی داده نیز به‌روز و ایمن باقی می‌مانند.

خلاصه کتاب Data Engineering for Cybersecurity

کتاب با یک سناریوی واقعی آغاز می‌شود: شرکت خیالی FinSecure که دارای بیش از ۲۰۰ شعبه در سراسر جهان است، پس از یک حمله‌ی باج‌افزاری متوجه می‌شود که زیرساخت فعلی‌اش قادر به بازیابی سریع داده‌ها و تحلیل جریان‌های ترافیکی نیست. تیم امنیت سایبری شرکت تصمیم می‌گیرد ظرف مدت شش ماه یک سکوی داده‌ای جدید بر پایه‌ی ابزارهای منبع‌باز بسازد. نویسنده در ادامه مراحل این پروژه را به‌صورت داستان‌وار پیش می‌برد و در هر فصل چالش‌ها، تصمیمات فنی و نتایج کسب‌وکار را شرح می‌دهد.

فصل اول: نیازسنجی و جمع‌آازی الزامات؛ در این فصل تیم با استفاده از مصاحبه با ذی‌نفعان، نقشه‌راهی برای انتقال از انبار داده سنتی به لایه‌بندی داده مدرن تهیه می‌کند. فصل دوم: طراحی لایه‌بندی برنزی، نقره‌ای و طلایی؛ در این فصل داده‌های خام وارد لایه‌ی برنزی شده، سپس با استفاده از Databricks و Delta Lake در لایه‌ی نقره‌ای نرمال و در نهایت در لایه‌ی طلایی به مدل‌های آماده‌ی مصرف تبدیل می‌شوند.

فصل سوم: ایجاد خط لوله‌ی جریانی (streaming pipeline)؛ با استفاده از Kafka و Spark Structured Streaming، تیم موفق می‌شود لاگ‌های شبکه را در کمتر از ۵ ثانیه پردازش و امضاهای حمله را در لحظه شناسایی کند. فصل چهارم: مدیریت داده‌های تهدید؛ در این فصل STIX/TAXII معرفی می‌شود و نشان داده می‌شود چگونه می‌توان با استفاده از MongoDB و فیلدهای TTL، اطلاعات تهدید را به‌روز نگه داشت.

فصل پنجم: تحلیل گرافی و شناسایی لانه‌ی زنبوری؛ با استفاده از الگوریتم‌های مرکزیت و تشخیقو جامعه، تیم موفق می‌شود یک گروه نفوذ پیشرفته (APT) را که از طریق چندین حساب کاربری compromiseشده در حال جابه‌جایی افقی بوده شناسایی کند. فصل ششم: یادگیری ماشین برای امنیت؛ در این فصل از Isolation Forest برای تشخیص ناهنجاری در ترافیک DNS استفاده می‌شود و دقت مدل به ۹۷٪ می‌رسد. فصل پایانی نیز به نظارت و نگهداری می‌پردازد و تکنیک‌هایی برای اسکالینگ افقی، مانیتورینگ SLO و بازیابی از فاجعه ارائه می‌دهد.

چرا باید کتاب Data Engineering for Cybersecurity را بخوانیم

۱. ترکیب منحصربه‌فرد تئوری و عمل: برخلاف بسیاری از کتب که یا صرفاً تئوریک هستند یا صرفاً دستورالعمل‌های نرم‌افزاری، این کتاب هر دو جنبه را به‌خوبی پوشش می‌دهد. شما هم مفاهیم پایه را درک خواهید کرد و هم کدهای قابل اجرا دریافت می‌کنید.

۲. کاهش هزینه و افزایش سرعت: با پیاده‌سازی معماری‌های پیشنهادی، سازمان‌ها می‌توانند تا ۴۰٪ در هزینه‌های ذخیره‌سازی و تا ۶۰٪ در زمان پاسخ‌گویی به حوادث صرفه‌جویی کنند.

۳. آماده برای آینده: کتاب بر پایه‌ی نسخه‌های ۲۰۲۴ ابزارهایی مانند Spark 3.5 و Kafka 3.7 نوشته شده است؛ بنابراین می‌توانید مطمئن باشید که دانش شما تا چند سال آینده به‌روز باقی می‌ماند.

۴. یادگیری اصول طراحی Cloud-Native: با خواندن این کتاب یاد می‌گیرید چگونه از Kubernetes، Helm و Operatorها برای ساخت سکویی استفاده کنید که هم در ابر و هم در مرکز داده‌ی on-prem قابل اجرا باشد.

۵. ارتقای شغلی: بر اساس گزارش Indeed، مهندسان داده‌ای که بر امنیت تخصص دارند میانگین حقوقی ۳۰٪ بالاتر از همتایان خود دریافت می‌کنند. این کتاب دقیقاً همان مهارت‌هایی را به شما می‌دهد که بازار کار به‌شدت به دنبال آن است.

درباره نویسنده کتاب James Bonifield

جیمز بونی‌فیلد دانش‌آموخته‌ی رشته‌ی مهندسی کامپیوتر از MIT و دارای مدرک کارشناسی ارشد امنیت اطلاعات از دانشگاه کارنگی ملون است. او بیش از ۱۵ سال در شرکت‌هایی مانند Cisco, FireEye و CrowdStrike به‌عنوان مهندس ارشد داده و معمار امنیت فعالیت داشته است. بونی‌فیلد در طول دوران کاری‌اش پلتفرم‌هایی را طراحی کرده که روزانه بیش از ۵۰۰ میلیارد رویداد را پردازش می‌کنند.

او مدرک CISSP و Google Cloud Professional Data Engineer را دارد و در کنفرانس‌های معتبری مانند Black Hat، DEF CON و Strata Data Conference سخنرانی کرده است. علاقه‌ی اصلی او تلاقی DataOps و SecOps است و در این کتاب تجربه‌ی سال‌ها کار بر روی پروژه‌های کلان‌داده در حوزه‌ی امنیت را به‌اشتراک گذاشته است.

نگاه کلی به کتاب

نتیجه‌گیری

کتاب Data Engineering for Cybersecurity راهنمای جامعی است برای هر کسی که می‌خواهد در عصر حملات پیچیده‌ی سایبری، از داده‌ها به‌عنوان یک مزیت رقابتی بهره بگیرد. با خواندن این اثر یاد می‌گیرید چگونه زیرساختی بسازید که هم مقیاس‌پذیر باشد، هم ایمن و هم اقتصادی. اگر به‌دنبال پیشرفت در مسیر شغلی‌تان هستید یا می‌خواهید سازمان‌تان را به‌لحاظ توان تحلیل داده‌های امنیتی ارتقا دهید، این کتاب را از دست ندهید.

دانلود کتاب Data Engineering for Cybersecurity را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.