9、探索性安全数据分析：IP地址数据增强与关联分析

探索性安全数据分析：IP地址数据增强与关联分析

1. 数据现实与IP地址数据增强的必要性

在理想情况下，我们处理的数据集应是无错误且具备全面分析所需的所有属性。然而，信息安全领域和其他学科一样，常面临不完美的数据集、高度分散的参考数据以及众多潜在的元数据源。这些不完美的数据会给有效数据分析带来挑战，但通常我们仍能找到并使用所需的数据。

以AlienVault数据集为例，尽管它包含地理信息，但互联网存在物理和逻辑分组。为从不同视角审视数据，我们可以结合IANA IPv4地址空间注册表（https://www.iana.org/assignments/ipv4-address-space/ipv4-address-space.xml）的额外数据。该数据代表了IPv4地址空间注册表分配的高级分组，需强调的是，大多数注册者并不对单个节点的恶意活动负责。虽然不能用此信息归咎责任，但它能让我们了解恶意节点的聚集位置，为进一步调查提供可能。

2. 数据增强的基本工作流程

使用R和pandas中的数据框基础数据结构，能轻松引用并将新数据融入分析。一般的数据分析工作流程如下：
1. 下载新数据（如有必要） ：从指定数据源获取所需的新数据。
2. 解析/清理并转换新数据为数据框 ：对下载的数据进行处理，使其符合数据框的格式。
3. 验证新数据的内容和结构 ：确保数据的准确性和完整性。
4. 从新数据源提取或计算相关信息 ：挖掘数据中的有价值信息。
5. 在现有