琐事闲谈 & Pandas安利
0x00 先吃一口安利：Pandas + Numpy
最近几周都沉迷机器学习不可自拔，非常有 “相见恨晚” 的感觉，想丢下一切跟机器学习走 :)
后果就是工作进度拉下不少 o(╥﹏╥)o，趁着周五疯狂赶进度。
有这样一个场景：Agent 每隔一段时间会回传 CPU 的占用情况（数据存在 ElasticSearch 里），需要提取一天内 CPU 占用率过高的主机列表发邮件提醒我。
原本代码是这样写的：
但是一台机器可能会触发多次CPU占用率过高的记录（无需重复提醒），还有一些机器只触发了一次的CPU占用率过高（偶发事件，应该忽略），这都需要特殊处理下。
大脑放空...这大概得做个 groupby 吧...要是改这个ES查询语句，我可能又要改半天了...说起来，pandas 的 groupby 是真好用啊...要是 pandas 能用在这个破项目里就好了...诶诶，怎么不能用啊？
查了下资料，[dict1, dict2, dict3...] 这种格式的可以直接转化为 dataframe 对象。处理完的 dataframe 对象也可以轻松的转化为各种形式的 Python 内置数据类型。代码如下：
处理后的告警结果如下（按平均 CPU 占用率排序。不过港真，这种单核 CPU 占用率在30%的辣鸡 Agent 真的是我写出来的吗？）
想想参加个比赛，被各种数据虐来虐去，groupby用了多少次准确率还是低到令人发指。用在这犄角旮旯统计的事情上，几行代码分分钟解决问题。
这是一个多么痛的领悟：Pandas、Numpy 用于科学计算，并非机器学习专用。
写完又开始神游天边，在我没接触机器学习，也没用过 Pandas、Numpy 之前，是不是花了很多冤枉时间来写辣鸡代码？
0x01 机器学习
突然让我感受到机器学习的重要性，是从隔壁组做了个基于机器学习的流量分析开始。将贝叶斯算法应用于预处理阶段，可以过滤掉大部分的正常请求，比正则或者字符串的匹配效率要高很多。再对剩下的数据进行二次处理，由于数据量不大，正则表达式的效率问题也就不那么突出了。
而后，我想做个服务端监控，和领导聊我的一些想法的时候，领导丢给我了一个词：UEBA。本来以为是个IT圈的新词，搜索的时候发现竟然和安全有千丝万缕的关系。（https://www.jianshu.com/p/49b93dd261b8）
春节放假的时候，想研究一下开源的 HIDS —— ossec，买了本巨厚的《OSSIM最佳实践》翻了一遍，ossec Agent 源码也看了一部分，独独空下了 Server 端事件分析、上下文关联这部分的内容。当时觉得太复杂，没想到最后还是逃不开命运。
四月份开始正儿八经的开始看书看视频，跟着吴恩达老师学了两周，了解了一些简单算法的原理，在数学公式里一脸懵逼。用octave做出第一个仿真的时候，开心到炸裂~
万能的朋友推荐了本书（Machine Learning and Deep Learning in python using Scikit-Learn and TensorFlow， github: https://github.com/ageron/handson-ml），用 Jupyter 一步步跟着复现。人生中头一次看原文书，竟然还能理解的差不多，感谢我的高中老师 ヽ(￣▽￣)و
书还没看到一半，万能的朋友再次出现，给我安利了一个机器学习比赛。选了个业务安全方向的题目，自己折腾了一周多，晚上睡觉都梦到 pd.merge，训练出的准确率还是惨不忍睹。积累了一丢丢实践经验，准备回去继续看书，毕竟厚积才能薄发。
0x02 近期计划
作为一只机器学习界的萌新，还是要把常用算法都实践一波。YSRC开源的驭龙 HIDS 源码要看，OSSIM 的事件关联分析部分要看。
沿着 “漏洞发现” 这条路，我从扫描器和 SDL 做到 HIDS。之后会沿着 “安全感知” 的这条路，结合威胁数据分析和机器学习，希望能找到适合我的新方向 (～￣▽￣)～
