挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
主要的研究内容是如何通过优化检测系统的算法来提高入侵检测系统的综合性能与处理速度，以适应千兆网络的需求。
https://cloud.tencent.com/developer/video/23621
我是非常倡导敏捷开发的方式的，不仅程序，包括设计、算法、运营等等，我都倾向于有想法立马实践，快速试错，不断迭代，找到最终最佳路径。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
自幼受贵州大山的熏陶，养成了诚实质朴的性格。经过寒窗苦读，考入BIT，为完成自己的教师梦，放弃IT、航天等工作，成为贵财一名大学教师，并想把自己所学所感真心传授给自己的学生，帮助更多陌生人。
如何知道自己所在的企业是否被入侵了？是没人来“黑”，还是因自身感知能力不足，暂时还无法发现？其实，入侵检测是每一个大型互联网企业都要面对的严峻挑战。价值越高的公司，面临入侵的威胁也越大，即便是Yahoo这样的互联网鼻祖，在落幕（被收购）时仍遭遇全量数据失窃的事情。安全无小事，一旦互联网公司被成功“入侵”，其后果将不堪想象。
集成学习方法是一类先进的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功，并成为机器学习领域的“常青树”，受到学术界和产业界的广泛关注。
Web防火墙是信息安全的第一道防线。随着网络技术的快速更新，新的黑客技术也层出不穷，为传统规则防火墙带来了挑战。传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截。一方面，硬规则在灵活的黑客面前，很容易被绕过，且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击；另一方面，攻防对抗水涨船高，防守方规则的构造和维护门槛高、成本大。 基于机器学习技术的新一代web入侵检测技术有望弥补传统规则集方法的不足，为web对抗的防守端带来新的发展和突破。机器学习方法能够基于大量数据进行自动化学习和训练，已经在图像、语音、自
根据现有的文献进行总结，工业IDS的检测方法主要有2种：变种攻击检测和隐蔽过程攻击检测。
https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/84797641
入侵检测是帮助系统对付网络攻击，扩展了系统管理员的安全管理能力(包括安全审计、监视、进攻识别和响应)，提高了信息安全基础结构的完整性。它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息，并分析这些信息，看看网络中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。入侵检测是系统保护的最后一道安全闸门，在不影响网络和主机性能的情况下进行监测，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。
1.前端: 如html/css/js等前端语言构建web页面,也可以通过如vue等相关技术进行前端工程化来编写页面
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青藤云安全是一家主机安全独角兽公司，看名字就知道当前很大一块方向专注云原生应用安全，目前主营的是主机万相/容器蜂巢产品，行业领先，累计支持 800万 Agent。当前公司基于 NebulaGraph 结合图技术开发的下一代实时入侵检测系统已经初步投入市场，参与了 2022 护网行动，取得了不错的反响。
本文主要是介绍一下笔者对于甲方安全能力建设的一些经验，心得和零散的思考。需要特别强调的是不同企业的实际情况不尽相同，本文仅供参考，不具普遍意义。
机器之心报道 参与：蒋思源、李亚洲 数据挖掘领域的顶会 KDD 2017 目前正在火热进行中。昨日，机器之心报道了滴滴被 KDD 2017 接收的论文。今日，KDD 2017 公布包括最佳论文在内的多个奖项。 KDD 的英文全称是 Knowledge Discovery and Data Mining（知识发现与数据挖掘），由美国计算机协会 ACM 下的数据挖掘分会举办，是国际数据挖掘领域的顶级会议。据统计，KDD 2017 共收到 1144 篇论文投递，收录 216 篇。今日，KDD 2017 公布
安全圈的大事刚刚结束，安全圈的小伙伴也从加班的阴影中走了出来，这期间，学习写文章投稿的人很少，估计还是忙吧，大考结束之后，大家可以放松一下，然后继续学习新知识，打基础，为了迎接下一次的挑战而做准备。做安全防御，入侵检测是必不可少的，而入侵检测通常分为网络层面和主机层面，今天就来看一个带有主机入侵检测功能的安全平台，他不止包含主机入侵检测的功能，还包含其他的一些功能，比如：基线漏洞监控、合规性扫描，能力强的还可以根据检测的结果自动响应。
IP代理是一种常见的网络工具，用于隐藏用户的真实IP地址并代替其发送请求，数据中心代理是其中一种常见的代理类型，它利用数据中心的服务器作为代理服务器，为用户提供访问互联网的方式。
5G，云和物联网等技术的发展必将赋能新的信息设施。新的设施会带来新的场景，在新的场景中，入侵途径增加等原因会导致网络安全的问题越来越多。当然新技术的发展也会使网络安全防护向着更高水平的智能化和自动化的方向发展。如何打造智能化的网络安全防护成为了学术界和工业界的热点。人、技术、流程这三个要素，已成为网络安全运营（SecOps）中被广泛认可的铁三角。智能安全运营（AISecOps）[1]在SecOps的基础上，更强调利用技术实现“数据”的利用与流动，挖掘融合不同层次中数据的价值，最终提供各任务层次的决策支持。其中，技术是网络安全运营成败的关键要素之一。通过先进有效的技术构建AISecOps，跟上攻击者的步伐，才能防范新兴威胁。本文为AISecOps的技术分析系列篇，主要介绍基于图的技术在企业威胁评估中的应用。
来源：专知本文为论文，建议阅读6分钟本文提出了一种基于图注意力和Transformer的异常检测模型。 异常检测对电力行业的发展有着重要的影响，如何根据大规模电力数据进行异常检测是重要的研究热点.目前，大多数研究通过聚类或神经网络进行异常检测. 但是这些方法忽略了时序数据之间潜在的关联关系及某些特点的重要信息，没有充分挖掘出数据的潜在价值. 因此，提出了一种基于图注意力和Transformer的异常检测模型. 该模型首先根据数据中台中获取的电力数据（主要包括用户ID、电能表ID、用户类型、电流、电压、功率
近日，国家发展和改革委员会下发通知，由清华大学牵头承担的“大数据系统软件国家工程实验室”获批通过。腾讯云作为该实验室重点共建单位之一，将承担国家级大数据技术创新平台关键技术攻关，起草国家大数据技术规范
入侵行为是指来自具有不可靠意识（潜在的、有预谋的、未经授权的访问，企图致使系统不可靠或无法使用）的入侵者通过未经正常身份标识、身份认证，无对象访问授权，逃避审计，逃避可问责等非正常过程手段或过程对信息系统的信息安全三元组（C 机密性、I 完整性、A 可用性）造成破坏的恶意行为。
② 引入 IDS : 但是 防火墙 不能阻止所有的 入侵通信 , 这里就需要 入侵检测系统 ;
在现在网络中，攻击无处不在，可以不夸张的说，每一秒都有企业或者个人被网络攻击。有人说了，不是有防火墙嘛？
下面我们来学习入侵检测，入侵检测是对入侵的发现，它是防火墙之后的第二道防线，为什么需要入侵检测？那是因为前面介绍了防火墙它是有局限性的，它工作在网络边界它只能抵挡外部的入侵，但是据统计分析，这个安全威胁80%都来自于内部，然后防火墙然后防火墙它自身也存在弱点，可能被攻破或者被穿透或者被绕开，然后防火墙对某些攻击它的保护是比较弱的，然后只能拒绝，然后仅能拒绝非法连接请求，合法使用者仍然能够非法的使用系统，越权使用系统，提升自己的权限。然后就是防火墙对入侵者的行为往往是一无所知的。
什么是数据仓库？ 数据仓库是一个面向主题的( Subject Oriented) 、集成的( Integrate) 、相对稳定的(NonVolatile) 、反映历史变化( Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理： ①数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库； ②数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 企业数据仓库的建设是以现有企业业务
IDS（intrusion detection system）入侵检测系统是一种对网络传输进行即时监视，在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备。它与其他网络安全设备的不同之处便在于，IDS是一种积极主动的安全防护技术。在很多中大型企业，政府机构，都会布有IDS。我们做一个比喻——假如防火墙是一幢大厦的门锁，那么IDS就是这幢大厦里的监视系统。一旦小偷进入了大厦，或内部人员有越界行为，只有实时监视系统才能发现情况并发出警告。
入侵检测即通过从网络系统中的若干关键节点收集并分析信息，监控网络中是否有违反安全策略的行为或者是否存在入侵行为。
导读：数据挖掘算法通常用于为其他目的收集的数据，或者在收集时未明确其目的。因此，数据挖掘常常不能“在数据源头控制质量”。相比之下，统计学的实验设计或调查中，其数据质量往往都达到了一定的要求。由于无法避免数据质量问题，因此数据挖掘着眼于两个方面：
缓冲区溢出攻击是一种常见且危害很大的系统攻击手段，攻击者向一个有限空间的缓冲区中复制过长的字符串，可能产生两种结果：
网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然或恶意原因而遭受破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。
入侵检测和防御系统（Intrusion Detection and Prevention System，简称IDPS）是一类关键的网络安全工具，旨在识别、阻止和响应恶意的网络活动和攻击。它在不断演化的威胁环境中扮演着重要角色，帮助组织保护其数字资产免受各种威胁。本文将深入探讨IDPS的作用、不同类型以及一些顶尖的IDPS解决方案。
前一篇文章分享了RAID 2020上的论文《Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network》，基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模。
IDS是英文"Intrusion Detection Systems"的缩写，中文意思是"入侵检测系统"。
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。 先看一上概念： 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报
假设你是个妹子，你有一位男朋友，于此同时你和另外一位男生暧昧不清，比朋友好，又不是恋人。你随时可以甩了现任男友，另外一位马上就能补上。这是冷备份。 假设你是个妹子，同时和两位男性在交往，两位都是你男朋友。并且他们还互不干涉，独立运行。这就是双机热备份。 假设你是个妹子，不安于男朋友给你的安全感。在遥远的男友未知的地方，和一位男生保持着联系，你告诉他你没有男朋友，你现在处于纠结期，一旦你和你男朋友分开了，你马上可以把自己感情转移到异地男人那里去。这是异地容灾备份。 假设你是个妹子，有一位男朋友，你又付了钱
在现在越来越庞大的网络面前，我们的企业网络网络为了实现相对来说的安全都会在企业网与internet之间架设防火墙。但是在有些情况下，防火墙并不能发挥作用。
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假设你是个妹子，你有一位男朋友，于此同时你和另外一位男生暧昧不清，比朋友好，又不是恋人。你随时可以甩了现任男友，另外一位马上就能补上。这是冷备份。 假设你是个妹子，同时和两位男性在交往，两位都是你男朋友。并且他们还互不干涉，独立运行。这就是双机热备份。 假设你是个妹子，不安于男朋友给你的安全感。在遥远的男友未知的地方，和一位男生保持着联系，你告诉他你没有男朋友，你现在处于纠结期，一旦你和你男朋友分开了，你马上可以把自己感情转移到异地男人那里去。这是异地容灾备份。 假设你是个妹子，有一位男朋友，你又付了钱给一
入侵探测在安防场景中应用较久，指的是外界物体（人、车或其他物体）不经允许擅自进入规定区域时，通过某种途径或方式进行阻止或提醒监管人员注意。目前较为常见的人员入侵检测有电子围栏入侵探测、红外对射探测、震动电缆入侵探测等等。随着人工智能计算机视觉技术的快速发展，基于AI深度学习算法的入侵检测也越来越普及。
标题：3D-IDS: Doubly Disentangled Dynamic Intrusion Detection
0x01.个人观点 演习前的准备涉及到日常安全工作的方方面面，若安全建设成熟高，演习前的准备也就是扫扫门前雪，迎接新宾客般操作；若是安全建设成熟度不高，演习前的准备就犹如兵临城门下，兵荒马乱。我经历了后者的情况，个人的理解就是要慌中不乱，了解攻击方攻击思路，捋清攻击方可攻击路径，在攻击路径上堵截，避免被渗透入侵。这里的另外一个经验就是切忌在安全建设成熟度不高的情况下，全面铺开做准备，这样会顾此失彼，错失重点防护部位。下面会分识别攻击路径、识别边界、边界安全能力评估及边界加固作介绍。 0x02.识别攻击路径
IDS防火墙无法发现的威胁，入侵检测系统善于捕获已知的显式恶意攻击。而一些专家会说，一个正确定义的ids可以捕获任何安全威胁，包括事实上最难发现和预防的滥用事件。例如，如果外部黑客使用社会工程技术获得CEO密码，许多入侵检测系统将不会注意到。如果站点管理员无意中向世界公共目录提供机密文件，ids将不会注意到。如果攻击者使用默认密码管理帐户，则应在系统安装后更改帐户，而入侵检测系统很少注意到。如果黑客进入网络并复制秘密文件，id也很难被注意到。这并不是说ids不能用来检测前面提到的每一个错误事件，但是它们比直接攻击更难检测。攻击者绕过ids的最有效方法是在许多层（第二、第三和第七层）中加密数据。例如，使用openssh或ssl可以加密大多数数据，而使用ipsec可以在传输过程中加密通信量。
随着计算机计算能力的提高和大量数据集的公开，机器学习算法在许多不同领域取得了重大突破。这一发展影响了计算机安全，催生了一系列基于学习的安全系统，例如恶意软件检测、漏洞发现和二进制代码分析等。尽管机器学习算法潜力巨大，但其在安全领域中的使用却很微妙，容易出现缺陷，这些缺陷会破坏算法的性能，并使基于学习的系统可能不适合具体的安全任务和工具的实际部署。这也导致了大量安全人士看衰机器学习在安全领域的发展前景。
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。 先看一上概念： 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检
什么是异常(outlier)?Hawkins(1980)给出了异常的本质性的定义：异常是在数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非随机偏差，而是产生于完全不同的机制。聚类算法对异常的定义：异常是聚
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