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网络安全数据湖最佳实践第四部分：数据规范化策略
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文是“构建网络安全数据湖的经验教训”系列的最后一部分，讨论了构建网络安全数据湖时的数据工程挑战和解决方案。重点介绍了使用通用信息模型进行数据规范化的重要性和条件。提供了一些建议和最佳实践，以确保整体安全性不受影响。
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关键要点
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本文是关于构建网络安全数据湖的经验教训系列的最后一部分，讨论数据工程挑战和解决方案。
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使用通用信息模型（CIM）进行数据规范化是网络安全分析的重要方面。
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CIM有助于不同系统、应用和设备之间的有效沟通和互操作性。
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规范化数据可以提高数据关联、威胁检测和事件响应的能力。
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在规范化数据时，需要考虑不同的列类型、派生字段、缺失字段和模式演变等问题。
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选择合适的CIM模型取决于具体的用例和组织需求。
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确保关键字段（如源主机、目标主机、源用户和应用程序）得到良好映射和规范化。
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采用CIM模型的表格是有效网络分析平台的基石，选择的模型应适合组织的需求。
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