根据观测、调查收集到初步的样本数据集后，接下来要考虑的问题是：样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求？有没有出现从未设想过的数据状态？其中有没有什么明显的规律和趋势？各因素之间有什么样的关联性？ 通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法，甚至可以完成一些通常由数据挖掘解决的问题。 本章从数据质量分析和数据特征分析两个角度对数据进行探索。 6.1 数据质量分析 数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。 数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据一般是指不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据。在常见的数据挖掘工作中，脏数据包括：  缺失值  异常值  不一致的值  重复数据及含有特殊符号（如#、￥、*）的数据 本小节将主要对数据中的缺失值、异常值和一致性进行分析。 6.1.1缺失值分析 数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成分析结果的不准确，以下从缺失值产生的原因及影响等方面展开分析。 （1） 缺失值产生的原因 1） 有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大。 2） 有些信息是被遗漏的。可能是因为输入时认为不重要、忘记填写或对数据理解错误等一些人为因素而遗漏，也可能是由于数据采集设备的故障、存储介质的故障、传输媒体的

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目录 • 工控安全应急的挑战 • 国家工控应急管理工作 • 我们的工作

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(1)数据质星分析 (2)数据特征分析 (3)MATLAB主要数据探索函数 篇外：了解你的数据 数据集的类型 腾性的不同类型 数据挖掘中特别的列 数据集的重要特性 数据集的类型 腾性的不同类型 数据挖掘中特别的列 数据集的重要特性

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议题概要： 整体思路是建立在硬件虚拟化技术，使用这种攻防对抗的技术来检测漏洞。具体来说有以下几点：1.使用 VT 对抗反虚拟机技术；2.EPT 技术打开了一个新的大门，在传统的系统中，内存要想执行，就必须具备可执行+可读的权限，EPT 的出现，可以把执行属性和可读属性区分开来。指令跟踪技术通过 MTF，EPT 等各种手法可以做到指令跟踪（包括内核指令）。从程序执行指令流来检测漏洞；3. 还可以用来跟踪 shellcode 执行流；4. 模拟器具备更灵活的检测思路，例如利用模拟器来 FUZZ，可以检测内核信息泄漏之类的漏洞。个人觉得模拟器对于漏洞检测方面来说具备更强大的优势。 目录 PART 01 自我介绍 PART 02 困境的“城内和城外” PART 03 VT VS Exploit PART 04 攻防技术对抗 PART 05 结语