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    基于海量样本数据的高级威胁发现

    这次分享主要从 4 个方面呈现,分别是:严峻的网络威胁形势、恶意行为自动化检测技术、海量样本数据运营、情报生产和高级威胁发现。...作为高级威胁攻击的核心,漏洞利用的手段已经覆盖到现代网络战争的方方面面。因此,对应的漏洞利用检测技术在自动化检测过程中就处于非常重要的位置。...多重样本来源 基于输入的海量样本数据,经过各个检测分析阶段的处理和过滤,最终的目的是发现高级威胁。...情报生产和高级威胁发现 海量样本数据的运营,用于支持情报生产业务和高级威胁发现业务。接下来我将简单描述一下如何基于海量样本数据运营进行情报生产和高级威胁发现。 什么是威胁情报?...什么是高级威胁? 海量样本数据的运营,支撑的另一项主要的业务是高级威胁发现业务。那么什么是高级威胁呢?

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    通过ZAT结合机器学习进行威胁检测

    zeek是开源NIDS入侵检测引擎,目前使用较多的是互联网公司的风控业务。zeek中提供了一种供zeek分析的工具zat。...Pandas数据框和Scikit-Learn 动态监视files.log并进行VirusTotal查询 动态监控http.log并显示“不常见”的用户代理 在提取的文件上运行Yara签名 检查x509证书 异常检测...对域名进行检测,并对这些url进行“病毒总数的查询” ? 当你的机器访问 uni10.tk 时输出效果如下 ? 针对x509.log的数据,因为有些钓鱼或者恶意网站流量是加密的。...针对异常检测我们可以使用孤立森林算法进行异常处理。一旦发现异常,我们便可以使用聚类算法将异常分组为有组织的部分,从而使分析师可以浏览输出组,而不用一行行去看。 ? 输出异常分组 ?...检测tor和计算端口号。通过遍历zeek的ssl.log文件来确定tor流量这里贴出部分代码 ? 输出结果如下: ? ?

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    eBPF 对容器威胁检测意味着什么

    eBPF 对容器威胁检测意味着什么 翻译自 What eBPF Means for Container Threat Detection 。...然后,您可以开始编写检测异常行为的规则。 在下面的截图中,您可以看到发生了一个过程,它是哪个容器名称,由谁运行的,容器名称是什么等等。...下面的图片展示了我在 osquery 中使用 eBPF 遥测进行的检测。当我运行同样的攻击时,它显示发生了特权升级攻击,并检测到了 kthreadd 。...这个检测是基于路径二被生成触发的,而且有 kthreadd 存在,这表明在内核空间中发生了某些事情并且权限已经提升。虽然这是一个基本的检测方法,但它非常有效。...与此同时,它已经改进了容器威胁检测的可能性。

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    目标检测实战项目『体验篇』

    什么是目标检测 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。...目标检测体验 当前基于深度学习的目标检测算法主要分为两类: 1.Two stage目标检测算法:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。...2.One stage目标检测算法:OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。 在本文中,我们将使用 YOLOv3 在检测图像类别的位置及名称。...在这里,我们假设大家没有目标检测的知识,只是想体验一下目标检测做出来的效果,有个大致的概念。...以上源码可在 https://github.com/FLyingLSJ/Computer_Vision_Project 查看 目标检测的文章将会分为以下几个板块逐步更新 目标检测实战项目『体验篇』 目标检测实战项目

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    目标检测实战项目『体验篇』

    什么是目标检测 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。...目标检测体验 当前基于深度学习的目标检测算法主要分为两类: 1.Two stage目标检测算法:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。...2.One stage目标检测算法:OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。 在本文中,我们将使用 YOLOv3 在检测图像类别的位置及名称。...在这里,我们假设大家没有目标检测的知识,只是想体验一下目标检测做出来的效果,有个大致的概念。...以上源码可在 https://github.com/FLyingLSJ/Computer_Vision_Project 查看 目标检测的文章将会分为以下几个板块逐步更新 目标检测实战项目『体验篇』 目标检测实战项目

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    浅析PRODIGAL:真实企业中的内部威胁检测系统

    0x00 写在前面 2013年2月份美国白宫发布了一份总统备忘录,专门就当前面临的内部威胁(Insider Threats)进行了分析,并且督促行政部门紧急出台一份应对内部威胁的解决方案。...无独有偶,DARPA也在2012年出台了ADAMS项目,该项目专门用于美国国内敏感部门、企业的内部威胁检测。...因此今天我们来了解下PRODIGAL,希望从中可以为我们研发自主可控的内部威胁检测系统带来借鉴。...PRODIGAL不再试图用一个固定的分类器使用架构来检测异常,而是根据不同的威胁类型建立灵活的检测架构。...PRODIGAL已经在美国的部分涉密企业中部署,在运行中不断改进优化和丰富攻击特征语言数据库,相信PRODIGAL会成为将来第一款部署的强大内部威胁检测系统。

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    浅析基于用户(角色)侧写的内部威胁检测系统

    作为抛砖引玉,今天我们介绍一种内部威胁检测系统架构,希望可以对大家了解这个领域有所帮助。...企业中的内部威胁检测系统要求 企业中部署内部威胁检测系统的前提是实行内部安全审计,内部员工的计算机操作与网络使用行为应得到详细的记录,无论使用何种商业审计软件,进行内部人行为监控起码应包括以下类别: 登录事件...三层检测框架 当前的内部威胁检测思路主要是通过用户的计算机与网络行为构建起行为模型,然后利用异常检测算法检测用户异常。...小结 信息化的发展导致内部威胁的潜在危害越来越大,因此实际中的内部威胁检测系统便成为了亟待研究的问题。今天我们介绍了一种基于用户/角色行为的三层内部威胁检测系统框架。...传统的异常检测更多侧重于特征矩阵分析,而忽视了实时检测与多指标异常分析,多指标异常检测正是实现多类内部威胁检测的有效方法,因此三层检测系统一定程度上弥补了上述不足。

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    基于深度学习的内部威胁检测:回顾、挑战与机遇

    与外部攻击相比,内部攻击的足迹难以隐藏,内部人员的攻击很难去检测因为恶意的内部威胁已经有被授权的权利通往内部信息系统。内部威胁检测在过去十年里吸引了大量关注,于是许多内部威胁检测方法被提出。...然而,使用深度学习模型来进行内部威胁检测仍然面临许多与内部威胁检测数据的特征相关的挑战,例如极小量的恶意活动以及自适应攻击。因此,发展先进的可以提升内部威胁检测表现的深度学习模型,仍有待研究。...在第三部分,我们介绍了常用的用于内部威胁检测的数据集,解释了为什么内部威胁检测需要深度学习,并对近年来基于深度学习的内部威胁检测的研究工作进行了综述。...同时,浅层结构的学习模型,如HMM和SVM,是相对简单的结构,只有一层将原始特征转化为可用于检测高级抽象。...已有一些研究提出使用深度前向神经网络进行内部威胁检测。Liu等人(2018b)使用深度自动编码器检测内部威胁

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    Python-Iocextract:高级入侵威胁标识符IoC提取工具

    工具介绍 Python-Iocextract是一款高级入侵威胁标识符IoC提取工具,它可以从文本语料库提取URL、IP地址、MD5/SHA哈希、电子邮件地址和YARA规则,其中还包括某些已编码或已被“...破坏”的入侵威胁标识符。...因为网络犯罪分子为了防止暴露自己的恶意活动以及攻击内容,通常都会想办法“破坏”类似URL和IP地址这样的入侵威胁标识符。在这种情况下,有效提取和汇总这些IoC对于安全分析人员来说就非常有价值了。...通过使用精心设计的正则表达式以及反混淆检测技术,我们既可以检测到“被破坏”的IoC,也可以还原初始的IoC,为分析人员节省了时间和精力。

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    全球高级持续性威胁 APT 2021年度报告

    声明本文是学习全球高级持续性威胁 APT 2021年度报告....下载地址而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们中国境内高级持续性威胁综述基于中国境内海量DNS域名解析和奇安信威胁情报中心失陷检测(IOC)库的碰撞分析(奇安信威胁雷达),...是了解我国境内APT攻击活动及高级持续性威胁发展趋势的重要手段。...奇安信威胁雷达境内遥测分析奇安信威胁雷达是奇安信威胁情报中心基于奇安信大网数据和威胁情报中心失陷检测(IOC)库,用于监控全境范围内疑似被APT组织、各类僵木蠕控制的网络资产的一款威胁情报SaaS应用。...2021年境内受害行业分析进一步通过奇安信威胁雷达的遥测感知和奇安信红雨滴团队基于客户现场的APT攻击线索,并结合使用了奇安信威胁情报的全线产品告警数据进行分析:2021年涉及我国政府、卫生医疗部门、高新科技企业的高级威胁事件仍然占主要部分

    1.8K40

    体验impute.me基因检测分析结果

    impute.me是个可以让你DIY分析你的基因组的网站,我的基因检测结果是没有提供impute(基因型填充)的,这个网站方便地进行了基因型填充,还有各个基因特征的预测,赞一个!...要对此理论分布进行双重检查,请打开“高级选项”部分中的“打印实际分布”选项。在大多数情况下,理论分布和实际分布是相同的,但如果不是这样,则可能表明存在一些问题,如高度种族特有的影响。...有这么几个项目,分别对应了几个药物,这些应该是科学上研究比较明确的,一般测的项目全的基因检测公司都会有的项目。...许多只能通过测序检测,例如来自无数的遗传学。然而,通过插补分析可以获得数十种额外可能的感兴趣突变。以下列出了直接测量的三个23andme-SNP以及两个基因中错误或无意义的所有其他推测SNP的基因型。

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