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黑白安全
黑白网成立于2014年，基于丰富的技术和经验，提供各类技术性动态。官网:heibai.org.cn
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Fwanalyzer：文件系统镜像分析工具
编程算法
analyzer
node.js
正则表达式
FwAnalyzer是一个使用一组可配置规则分析（ext2/3/4），FAT/VFat，SquashFS，UBIFS文件系统镜像和目录内容的工具。FwAnalyzer依赖于e2tools用于ext文件系统，mtools用于FAT文件系统，squashfs-tools用于SquashFs文件系统，ubi_reader用于UBIFS文件系统。对ext2/3/4镜
C4rpeDime
2022-04-24
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基于机器学习的Web日志异常检测实践
analyzer
数据分析
机器学习，众所周知，对于改善基于正则的流量检测的误报、无法应对未知攻击的现状将起到关键性的作用。本文旨在简述当前接触到的基于机器学习的web异常检测应用以及对应产生的一次实践的经验。 对于异常流量，其中一个较为有效的做法是建立白样本的模型，过滤后剩下的都是异常样本 这个方法也是比较符合逻辑以及事实的，因为正常流量总是极其相似的，而异常的流量却是各种不同。 再者，只收集白样本的确实比同时收集黑白样本来得容易，因为我们所获得的流量基本上都是正常的白样本流量，攻击样本流量所占比例是很小的，采用监督学习（即给黑白样本打标签，让机器学习模型识别是正常还是异常），采集成本过高，单分类模型只需要采集白样本，且允许一定量的误差样本存在，使得我们可以很容易地收集到训练样本。正如吴恩达在机器学习课上提到的——“一个模型的好坏往往不是取决于算法，而是很大程度上取决于数据”。 我们的目标是首先将异常访问从日志中剥离出来，标记为异常流量，然后后期目标再是对异常流量进行攻击分类统计。最后，我们的愿景是从攻击中溯源，检测出是否被成功入侵等等。 万事开头难。按照我们的初级目标，我们首先了解一下现在常见的各类异常检测模型，再来进行分析、选择。 笔者也是刚接触机器学习不久，旨在与大家交流心得体会，不正之处还请斧正，也算是实习三个月这方面的一次总结。
C4rpeDime
2018-12-21
6.1K
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