看了数据挖掘的异常检测部分，写一点笔记。 1.0 概述 什么是数据挖掘：数据挖掘 什么是异常检测：异常检测 异常检测的目标是发现与大部分其他对象不同的对象。...通常，异常对象被称为离群点，因为在数据的散布图中，他们远离其他数据点。异常检测也称为偏差检测、例外挖掘。 ...异常检测的方法各种各样，所有这些的思想都是：异常的数据对象是不寻常的，或者在某些方面与其他对象不一致。...1.1 异常的成因 数据来源于不同的类 自然变异 数据测量和收集误差 1.2 异常检测方法 1. 基于模型的技术 首先建立一个模型，异常是那些不能完美匹配的对象。...2.3 异常检测的混合模型方法 数据用两个分布的混合模型建模，一个分布为普通数据；另一个为离群点。 初始时将所有对象放入普通对象集，而异常对象集为空。
事件分析器：分析数据，发现危险、异常事件，通知响应单元 响应单元：对分析结果作出反应 事件数据库：存放各种中间和最终数据 六、入侵检测工作过程 七、入侵检测性能关键参数 误报(false positive...很难实现一些复杂的、需要大量计算与分析时间的攻击检测 处理加密的会话过程比较困难 分布式入侵检测（DIDS） 一般由多个协同工作的部件组成，分布在网络的各个部分，完成相应的功能，分别进行数据采集、...数据分析等。...通过中心的控制部件进行数据汇总、分析、对入侵行为进行响应。...由于警告信息记录的不完整，许多警告信息可能无法与入侵行为相关联，难以得到有用的结果 在应对对自身的攻击时，对其他数据的检测也可能会被抑制或受到影响 十、开源入侵检测系统 [ 表格来源：https://
《Linux入侵检测》系列文章目录： 1️⃣企业安全建设之HIDS-设计篇 2️⃣入侵检测技术建设及其在场景下的运用 3️⃣ATT&CK矩阵linux系统实践/命令监控 4️⃣Linux入侵检测之文件监控...5️⃣Linux入侵检测之syscall监控 6️⃣linux入侵检测之应急响应 0x01:Syscall简介 内核提供用户空间程序与内核空间进行交互的一套标准接口，这些接口让用户态程序能受限访问硬件设备...以获取进程创建为例，目前来看，常见的获取进程创建的信息的方式有以下四种： So preload Netlink Connector Audit Syscall hook 详情请参考： Linux 入侵检测中的进程创建监控...，首先数据量多大，无用数据过多，仍然从安全的角度考虑，针对性的采集 0x03:权限维持之syscall监控 可加载内核模块（或LKM）是可以按需加载和卸载到内核中的代码段。...与信号有关的数据结构 #!
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。
**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。
),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。
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。
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的数据集上面。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。
异常点检测方法 一、基本概念 异常对象被称作离群点。异常检测也称偏差检测和例外挖掘。...二、异常点检测的方法 1、统计方法检测离群点 统计学方法是基于模型的方法，即为数据创建一个模型，并且根据对象拟合模型的情况来评估它们。...这种情况的前提是必须知道数据集服从什么分布，如果估计错误就造成了重尾分布。异常检测的混合模型方法：对于异常检测，数据用两个分布的混合模型建模，一个分布为普通数据，而另一个为离群点。...聚类和异常检测目标都是估计分布的参数，以最大化数据的总似然（概率）。聚类时，使用EM算法估计每个概率分布的参数。然而，这里提供的异常检测技术使用一种更简单的方法。...优缺点：（1）有坚实的统计学理论基础，当存在充分的数据和所用的检验类型的知识时，这些检验可能非常有效；（2）对于多元数据，可用的选择少一些，并且对于高维数据，这些检测可能性很差。
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 --
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） /
文章目录 一、入侵检测系统 引入 二、入侵检测系统 三、入侵检测系统分类 四、基于特征的入侵检测系统 五、基于异常的入侵检测系统 一、入侵检测系统 引入 ---- 入侵检测系统 引入 : ① 防火墙作用...: 防火墙 的作用是 入侵 之前 , 阻止可疑通信 ; 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 ; 二、入侵检测系统 ---- 入侵检测系统 ( IDS...蠕虫 病毒 系统漏洞攻击 三、入侵检测系统分类 ---- 入侵检测系统分类 : 基于特征的入侵检测系统 基于异常的入侵检测系统 四、基于特征的入侵检测系统 ---- 基于特征的入侵检测系统 : ① 标志数据库...: 维护 已知攻击标志特征 数据库 ; ② 维护者 : 由 网络安全专家 维护上述数据库 , 由 网络管理员 操作加入特征到数据库中 ; ③ 弊端 : 只能检测已知攻击 , 不能检测未知攻击 ; 五、...基于异常的入侵检测系统 ---- 基于异常的入侵检测系统 : ① 正常规律 : 观察 正常的网络流量 , 学习其 规律 ; ② 异常规律 : 当检测到某种 异常规律 时 , 认为发生了入侵 ; 大部分的
最新版本是Xprobe2.0.3版本,Xprobe2通过模糊矩阵统计分析主动探测数据报对应的ICMP数据报特征,进而探测得到远端操作系统的类型。...MaItego 允许从服务器中更新，整合数据，并允许用户很大程度上的的自定义，从而实现整合出最适合用户的“情报拓扑”。 怎么去利用它呢？...右下角有个输入域名的地方，输入你要检测的域名 3.
所谓愚弄入侵检测系统，其原理是使通过制造假的攻击迹象来触发IDS警报,从而让目标系统产生大量警告而难以作出合理的判断，利用Scapy这个第三方Python库，可以很好的实现对入侵检测系统的愚弄。...192.168.1.200" iface = "eth0" count = 1 fuck_ddos(src, dst, iface, count) 再比如,当含有指定字节序列就会触发警报,为了生成含有该指定字节序列的数据包...) / Raw(load="^\xB0\x02\x89\x06\xFE\xC8") send(pkt, iface=iface, count=count) 接着伪造并触发踩点扫描警报,只要我们数据包中含有特定的特征码即可触发警报...) / Raw(load='Amanda') send(pkt, iface=iface, count=count) 最后我们整合代码，生成可以触发DDoS、exploits以及踩点扫描警报的数据包
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。
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 查看被入侵后
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。
用于挖掘的数数据源 必须 真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到 有效存储 , 快速访问 , 合理表示 等方面的问题..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、 数据挖掘组件化思想...数据挖掘算法的五个标准组件 : ① 模型或模式结构 : 决策树模型 , ( 信念 ) 贝叶斯模型 , 神经网络模型 等 ; ② 数据挖掘任务 : 概念描述 , 关联分析 , 分类 , 聚类 , 异常检测...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模 和 预测建模 又称为 模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如
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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