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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。...基于沙箱的行为检测 基于沙箱的行为检测意思是在样本运行的过程中记录样本产生的行为和痕迹,包括调用了什么系统 API、创建或操作了什么进程、释放了什么文件、注入了什么内存,产生了哪些网络连接和通信、利用了哪些漏洞...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。...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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    Linux高级入侵检测平台- AIDE

    Linux高级入侵检测平台- AIDE AIDE(Advanced Intrusion Detection...当管理员想要对系统进行一个完整性检测时,管理员会将之前构建的数据库放置一个当前系统可访问的区域,然后用AIDE将当前系统的状态和数据库进行对比,最后将检测到的当前系统的变更情况报告给管理员。...另外,AIDE可以配置为定时运行,利用cron等日程调度技术,每日对系统进行检测报告。 这个系统主要用于运维安全检测,AIDE会向管理员报告系统里所有的恶意更迭情况。...#AIDE参数:权限(p)、索引节点(i)、链接数(n)、用户(u)、组(g)、大小(s)、修改时间(m)、创建时间(c)、ACL(acl)、SELinux(selinux)、xattrs(xattr)

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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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    安全防护之路丨Suricata联动ELK威胁检测

    前言 Suricata是一种网络流量识别工具,它使用社区创建的和用户定义的signatures签名集(规则)来检查和处理网络流量,当检测到可疑数据包时,Suricata 可以触发警报。...eve.json 日志格式为 JSON,记录所有安装的检测引擎和其他模块所生成的事件信息,如警报、HTTP 请求/响应、TLS 握手和 SSH 握手等。...基础配置 这次的实际环境中,我们使用双网卡服务器部署 Suricata ,然后配置核心交换机的网络流量端口镜像到Suricata服务器的网卡上,来进行流量检测。...cluster-id: 99(向右滑动,查看更多) elastic stack配置 为了保证环境一致性和稳定性,这里使用docker部署最新的elastic stack 8.7,首先拉取镜像,创建

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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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    浅析基于用户(角色)侧写的内部威胁检测系统

    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。...访问异常; 文件访问异常; 新事件异常; 每小时程度异常; 用户异常; 角色异常; 异常总数; 上述13个异常指示器每个均是原始特征的子集,即包含多个原始特征,如文件异常指示器就会包含打开异常、写入异常、创建异常等多种具体的特征...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。...根据创建数据集的时间,数据集有几个版本。使用最广泛的版本是r4.2 和 r6.2。表3显示了这两个数据集的统计数据。...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。

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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

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    使用Python实现深度学习模型:智能网络安全威胁检测

    本文将介绍如何使用Python实现一个基于深度学习的智能网络安全威胁检测系统。 一、项目背景与目标 网络安全威胁检测的目标是通过分析网络流量、系统日志等数据,识别潜在的安全事件。...传统方法依赖于规则和签名,难以应对未知威胁。深度学习模型可以通过学习大量历史数据,自动提取特征并识别异常行为,从而提高检测的准确性和效率。...Keras:TensorFlow的高级API,简化了深度学习模型的开发过程。 Pandas:数据处理库,用于数据预处理和分析。 Scikit-learn:机器学习库,用于数据分割和评估。...y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 四、模型构建 我们将使用卷积神经网络(CNN)来构建威胁检测模型...# 评估模型 print(classification_report(y_test, y_pred)) 六、总结与展望 通过本文的介绍,我们了解了如何使用Python和深度学习技术实现一个智能网络安全威胁检测系统

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    解析Gamaredon APT:利用非PE部分的高级威胁攻击及防范建议

    Gamaredon APT(先进持久威胁)是一种针对政府和军事组织的高级威胁行动,这个组织在网络安全领域引起了广泛的关注。...Gamaredon APT概述Gamaredon APT是一个活跃的威胁行动组织,其主要目标是政府和军事组织。该组织首次在2013年被发现,自那以后一直在不断发展和改进其攻击能力。...文件隐藏和加密Gamaredon APT通过文件隐藏和加密技术来混淆恶意代码,使其在被传送或存储时不易被检测到。常见的技术手段包括使用文件包装器、自定义文件格式和加密算法等。...实施多层次的安全策略:采用多个安全层次,包括网络防火墙、入侵检测系统和终端安全软件等,以增加系统的安全性和防御能力。这有助于检测和阻止来自Gamaredon APT的攻击。...在不断演化的威胁环境中,我们必须时刻保持警惕,并采取适当的防御措施来减少潜在的攻击风险。

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