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使用PSAD检测CVM入侵

简介 网络入侵检测的应用程序可以监控可疑流量并测试安全漏洞的网络接口。在本文中,我们将配置一个名为psad工具来监控我们的防火墙日志,并确定是否有问题。 入侵检测系统用于记录可疑连接,并在发生异常活动时进行报告。有些程序纯粹用于系统通知,而其他程序可以主动尝试阻止似乎意图造成伤害的流量。 实施入侵防御 现在我们已经验证了我们可以检测到尝试访问我们服务器的活动,我们可以选择实现一种预防机制,其中psad可以自动修改iptables规则以禁止扫描程序。 结论 通过正确配置psad等网络入侵检测工具,可以在问题发生之前增加获得威胁所需警告的机会。像psad这样的工具可以为您提供高级警告,并可以自动处理某些情况。 此工具与其他入侵检测资源相结合,可以提供相当好的覆盖范围,以便能够检测入侵企图。

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什么是入侵检测系统?

**响应** (入侵的响应)是入侵检测之后的处理工作,主要包括损失评估,根除入侵者留下的后门,数据恢复,收集入侵者留下的证据等。这三种安全措施构成完整的信息战防御系统。 7.机器学习方法 将机器学习领域的方法和工具如神经网络、数据挖掘、遗传算法、贝叶斯网络和人工免疫系统等应用于异常检测中。这种方法也是通过建立常态模型进行异常识别。每种方法都具有不同的适用范围和特色。 目前研究的热点之一是噪声数据学习。 8.混合检测 上述两类检测方法各有所长,滥用检测能够准确高效地发现已知攻击;异常检测能识别未知攻击。目前任何一种系统都不能很好地完成全部入侵检测任务。 网络入侵检测系统由于只处理网络数据,对数据的语义掌握是不充分的,容易受到攻击和欺骗。适应高速网及提高可扩展性是 NIDS需要解决的问题。 每个agent在不同的数据源上分布式学习,并共享知识。JAM还应用了数据挖掘技术和 meta-learning 技术用于异常检测

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    Snort入侵检测防御系统

    ),实时(Real-Time)流量分析,网络IP数据包(Pocket)记录等特性的强大的网络入侵检测/防御系统(Network Intrusion Detection/Prevention System Snort有三种工作模式:嗅探器、数据包记录器、网络入侵检测系统。嗅探器模式仅仅是从网络上读取数据包并作为连续不断的流显示在终端上。数据包记录器模式把数据包记录到硬盘上。 网络入侵检测模式是最复杂的,而且是可配置的。我们可以让snort分析网络数据流以匹配用户定义的一些规则,并根据检测结果采取一定的动作。 Snort有三种工作模式:嗅探器、数据包记录器、网络入侵检测系统。嗅探器模式仅仅是从网络上读取数据包并作为连续不断的流显示在终端上。数据包记录器模式把数据包记录到硬盘上。 网络入侵检测模式是最复杂的,而且是可配置的。我们可以让snort分析网络数据流以匹配用户定义的一些规则,并根据检测结果采取一定的动作。

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    入侵检测系统建设及常见入侵手法应对

    入侵检测技术 入侵检测技术:入侵检测是指“通过对行为、安全日志或审计数据或其它网络上可以获得的信息进行操作,检测到对系统的闯入或闯入的企图”。 每个入侵检测系统实例基本含有四个模块:事件产生、事件数据库、事件分析引擎、事件告警引擎触发。每一个入侵检测实例含有一个或多个模块。 公共流数据处理引擎:基于大数据产生的数据处理引擎,用于实时数据清洗和存储,决定了告警的准确性和实时性。 7. 公共安全信息事件管理系统:基于事件处理流程的事件告警、展示、管理的系统。 高危服务入侵 所有的公共服务都是“高危服务”,因为该协议或者实现该协议的开源组件,可能存在已知的攻击方法(高级的攻击者甚至拥有对应的0day),只要你的价值足够高,黑客有足够的动力和资源去挖掘,那么当你把高危服务开启到互联网 因此,EDR类的产品+邮件安全网关+办公网出口的行为审计+APT产品的沙箱等,联合起来,可以采集到对应的数据,并作出相似的入侵检测感知模型。

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    【python数据挖掘实战】之一:异常检测

    一、关于异常检测 异常检测(outlier detection)在以下场景: 数据预处理 病毒木马检测 工业制造产品检测 网络流量检测 等,有着重要的作用。 以下是异常检测和监督学习相关算法的适用范围: 异常检测:信用卡诈骗、制造业产品异常检测数据中心机器异常检测入侵检测 监督学习:垃圾邮件识别、新闻分类 二、异常检测算法 1. 基于统计与数据分布 假设数据集应满足正态分布(Normal Distribution),即: ? 分布的平均值为μ和方差为σ² 。 ? 注意:孤立森林不适用于特别高维的数据。 因为是ensemble的方法,所以可以用在含有海量数据数据集上面。通常树的数量越多,算法越稳定。由于每棵树都是互相独立生成的,因此可以部署在大规模分布式系统上来加速运算。

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    Linux入侵检测工具 - RKHunter

    RKHunter是Linux系统平台下的一款开源入侵检测工具 特点 (1)安装便捷,运行快速 (2)扫描范围全,能够检测各种已知的rootkit特征码、端口扫描、常用程序文件的变动情况检查 主要功能 (1)MD5校验测试,检测任何文件是否改动 (2)检测rootkits使用的二进制和系统工具文件 (3)检测木马程序的特征码 (4)检测大多常用程序的文件异常属性 (5)扫描任何混杂模式下的接口和后门程序常用的端口 (6)检测如/etc/rc.d/目录下的所有配置文件、日志文件、任何异常的隐藏文件等等 使用方式 执行 rkhunter 的检查命令 # rkhunter -c rkhunter会进行一系列的检测 ,有问题的部分会给出红色的 Warning 警告,就需要你对这些问题进行处理了 rkhunter是通过自己的数据库来检查的,所以保持数据库最新非常重要,更新数据库的命令: # rkhunter --

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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。 -f #把当前初始化的数据库作为基础数据库,so 这样就好了 日常维护 1.重构数据库方法(正常的改动 更新改动到基础数据库) aide --update #或者aide -u cd /var/lib fi find /home/ -name "aide-report-*.txt" -mtime +60 -exec rm -rf {} \; #删除60天前日志 循环脚本(防止入侵者发现计划任务) /

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    linux检测系统是否被入侵(上)

    入侵者在入侵成功后,往往会留下后门以便再次访问被入侵的系统,而创建系统账号是一种比较常见的后门方式。 在做入侵排查的时候,用户配置文件/etc/passwd和密码配置文件/etc/shadow是需要去重点关注的地方。 cat /etc/rc.local 检查计划任务 利用计划任务进行权限维持,可作为一种持久性机制被入侵者利用。检查异常的计划任务,需要重点关注以下目录中是否存在恶意脚本。

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    linux检测系统是否被入侵(下)

    天以内被访问过的文件 > find /opt -iname "*" -atime 1 -type f -iname不区分大小写,-atime最近一次被访问的时间,-type文件类型 检查历史命令 查看被入侵

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    linux检测系统是否被入侵(上)

    入侵者在入侵成功后,往往会留下后门以便再次访问被入侵的系统,而创建系统账号是一种比较常见的后门方式。 在做入侵排查的时候,用户配置文件/etc/passwd和密码配置文件/etc/shadow是需要去重点关注的地方。 > cat /etc/rc.local 检查计划任务 利用计划任务进行权限维持,可作为一种持久性机制被入侵者利用。检查异常的计划任务,需要重点关注以下目录中是否存在恶意脚本。

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    linux检测系统是否被入侵(上)

    入侵者在入侵成功后,往往会留下后门以便再次访问被入侵的系统,而创建系统账号是一种比较常见的后门方式。 在做入侵排查的时候,用户配置文件/etc/passwd和密码配置文件/etc/shadow是需要去重点关注的地方。 cat /etc/rc.local 检查计划任务 利用计划任务进行权限维持,可作为一种持久性机制被入侵者利用。检查异常的计划任务,需要重点关注以下目录中是否存在恶意脚本。

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    数据挖掘】图数据挖掘

    那么图数据挖掘是干什么的呢?难道是开着挖掘机来进行挖掘?还是扛着锄头?下面讲讲什么是图数据挖掘。 一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重,以至于我敲打每个字都要犹豫半天,这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字,那么说明数据是一个没有边界的东西。 那么不难理解,数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”,图数据挖掘,就是以图的结构来存储、展示、思考数据,以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么? 那么对这个图进行关系挖掘,那么会产生很多有用的数据,比如可以推荐你可能认识的人,那就是朋友的朋友,甚至更深,这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝,可以通过图数据挖掘来实现。 这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲,图数据挖掘分为数据图,模式图两种。至于这两个类型的区别,由于很久没有关注这块,所以只能给出一个字面意义上的区别。

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    ossec入侵检测日志行为分析

    2篇,言归正传,ossec的功能主要是为了防御及抓坏人,但因为攻防之间本来就信息不对称所以防守方需要能早知道攻击者的行为,这点有很多案例来证明,我们能不能不安装ossec客户端的情况下来对攻击者攻击的入侵行为捕获呢 ,要收集日志,当然要知道收集这些能做哪些咯,下边来看日志收集的作用,最重要的是如何根据日志进行入侵行为分析。 从安全方面来考虑主要是为了能够在出现问题时或出现安全问题后可以查询到日志,来追溯攻击者; 2、从运维层面来说,收集系统日志对于sa处理各种故障来说,可以提供很大便利性,另外可以方便运维排除故障及解决问题; 3、起到备份作用,需要对日志安全日志进行保存,避免因为黑客入侵导致的日志丢失 总结: 这里就实现了syslog传输日志的需求,其实难点不在这里传输而是在分析,对于中小企业来说,自己写入侵检测规则过于麻烦,这时候能有ossec rules来帮助我们完成这部分繁杂的工作,何乐而不为?

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    linux检测系统是否被入侵(下)

    天以内被访问过的文件 > find /opt -iname "*" -atime 1 -type f -iname不区分大小写,-atime最近一次被访问的时间,-type文件类型 检查历史命令 查看被入侵

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    实施linux安全策略与入侵检测

    1、物理层安全策略 2、网络层安全策略 3、应用层安全策略 4、入侵检测系统配置 5、LINUX备份与安全 信息安全:保障数据完整性和可用性 软件安全:软件未被篡改 用户访问安全:用户经过认证和授权 image.png -数据库安全 4、入侵检测系统:OSSEC -文件一致性检查 -日志监控 -rootkit检查 image.png image.png image.png image.png

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    基于 Wazuh-常见主机入侵检测方法

    wazuh 是一套开源的主机入侵检测系统,了解架构基础可以先看:原创 开源安全平台 wazuh 架构介绍,接下来看看其入侵检测的能力。 0x01 常见主机入侵检测方法 wazuh 常见的检测方式主要有以下几种: 1、基于系统日志 2、基于文件完整性监控 3、基于命令审计 4、rootkit 检测 wazuh 默认的规则包含以上几种的监控 做这块其实也覆盖了大部门主机入侵检测的场景。 ? 0x02 Linux 后门入侵检测 passwd 写入 perl -e 'print crypt("123456", "AA"). >/lib/security/pam_unix.so,/lib64/security/pam_unix.so</directories> </syscheck> 以上就是部分自己基于 Linux 后门入侵检测的思路 ,其他主机入侵检测还有 ssh 异常 ip 登录告警、webshell 检测等等 0x03 遗留问题 自己知识面有限,以下是自己没解决的问题,留着给自己去学习和解决。

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    入侵检测之sqlmap恶意流量分析

    exec")) { $w = array(); exec($c, $w); $w = join(chr(10), $w) . chr(10); } 二、动态分析 首先可以对数据库的行为做限制 , 因为–os-shell主要还是在于执行into outfile()函数, 而执行这个函数有三个必要条件: 当前数据库用户为root权限 数据库中source_file_priv 的值不能为null

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    关于“入侵检测”的一些想法

    这里主要介绍的是另外一个想法(这些年做的最有成就感的事情),我把它理解为真正意义上的“入侵检测”。 很多安全人员对“入侵检测”这个东西都是持吐槽的态度(记得发“使用Pfsense+Snorby构建入侵检测系统”出来后,有好些人吐槽“不觉得用nmap扫描一下 然后一大堆告警还值得牛逼 那么多告警没人看的 0x00、前面的废话 “入侵检测”,从字面上的意思来解释就是“对入侵行为的检测”。 但目前市面上的商业产品和开源产品实际上都是对“攻击行为的检测”,入侵行为日志往往淹没在攻击行为日志里面去了,实在是有些鸡肋。 0x01、我想要成为的样子 ? http响应数据(安全检测,也可以说是对数据的分析,判断数据是否异常。)

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    入侵检测之sqlmap恶意流量分析

    "exec")) {     $w = array();     exec($c, $w);     $w = join(chr(10), $w) . chr(10); } 二、动态分析 首先可以对数据库的行为做限制 , 因为–os-shell主要还是在于执行into outfile()函数, 而执行这个函数有三个必要条件: 当前数据库用户为root权限 数据库中source_file_priv 的值不能为null

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      腾讯主机安全(CWP)利用机器学习为用户提供黑客入侵检测和漏洞风险预警等安全防护服务,主要包括密码破解阻断、异常登录审计、木马文件查杀、高危漏洞检测等安全功能,解决当前服务器面临的主要网络安全风险,帮助企业构建服务器安全防护体系。

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