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Análisis de Datos en Seguridad Defensiva via Jupyter Notebooks

Desde una perspectiva de seguridad defensiva, incluso después de comprender cómo simular el comportamiento de un adversario y generar data en un ambiente de prueba, puede que aún no tengas claro cómo empezar a analizar los datos que has recolectado. En algunos casos, puede que necesites filtrar, transformar, correlacionar y visualizar los datos con el objetivo de definir una lógica de detección efectiva. En este workshop compartiremos técnicas básicas de análisis de datos usando herramientas como Jupyter Notebooks y Pandas, las cuales son open source y pueden interactuar con diferentes aplicaciones. Además, estas herramientas son usadas por organizaciones a gran escala, pero también pueden ser configuradas en la comodidad de tu hogar y en forma gratuita.

Facilitadores

• Roberto Rodriguez (@Cyb3rWard0g)
• Jose Rodriguez (@Cyb3rPandaH)

Pre-requisitos

• Manejo básico de Python
• Una computadora con Docker instalado
• Si planes trabajar con Jupyter Notebooks directamente en tu computadora, nosotros te mostraremos cómo configurar la aplicación usando contenedores de Docker. Sin embargo, esto no es necesario ya que usaremos BinderHub para interactuar con Jupyter Notebooks durante el desarrollo del workshop.

Jupyter Book

https://otrf.github.io/workshop-ekoparty-bluespace-2020/intro.html

Slides

https://github.com/OTRF/workshop-ekoparty-bluespace-2020/blob/master/Jupyter-BlueSpace-Slides-2020.pdf

Agenda

Temas	Tiempo
Introduccion a Jupyter Notebooks Opciones para configurar la aplicación El proyecto Binder	10min
Introducción a Pandas	5min
El proceso de Análisis de Datos	15min
Necesitamos datos? (El proyecto Mordor) Obteniendo sets de datos Representando los datos como Pandas Dataframe	10min
Tecnicas para analisis de datos Filtros transformatción Visualización	30min
Ejercicios Prácticos	30min