根据现有的文献进行总结，工业IDS的检测方法主要有2种：变种攻击检测和隐蔽过程攻击检测。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
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如何知道自己所在的企业是否被入侵了？是没人来“黑”，还是因自身感知能力不足，暂时还无法发现？其实，入侵检测是每一个大型互联网企业都要面对的严峻挑战。价值越高的公司，面临入侵的威胁也越大，即便是Yahoo这样的互联网鼻祖，在落幕（被收购）时仍遭遇全量数据失窃的事情。安全无小事，一旦互联网公司被成功“入侵”，其后果将不堪想象。
入侵行为是指来自具有不可靠意识（潜在的、有预谋的、未经授权的访问，企图致使系统不可靠或无法使用）的入侵者通过未经正常身份标识、身份认证，无对象访问授权，逃避审计，逃避可问责等非正常过程手段或过程对信息系统的信息安全三元组（C 机密性、I 完整性、A 可用性）造成破坏的恶意行为。
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 ;
近期，《2021年中国云主机市场安全报告》发布，腾讯主机安全再次被列入国内云主机市场的领导者象限，并在增长指数、创新指数两大指数蝉联第一。
日前，腾讯云主机安全Cloud Workload Protection（CWP）在国际第三方权威机构赛可达实验室（SKD Labs）认证中，以恶意文件检出率高达99.49%、WebShell实时检出率达98%、0误报的成绩再次荣获“东方之星”称号。 其中，恶意文件检出率在去年99.25%的基础上进一步提升，也体现了腾讯安全在恶意文件检出能力上的不断精进。 赛可达实验室是中国合格评定国家认可委员会 CNAS 认证实验室，拥有世界领先的测评技术实力和多年丰富的国际测评经验，为网络信息安全厂商和行业用户提供
入侵检测是帮助系统对付网络攻击，扩展了系统管理员的安全管理能力(包括安全审计、监视、进攻识别和响应)，提高了信息安全基础结构的完整性。它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息，并分析这些信息，看看网络中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。入侵检测是系统保护的最后一道安全闸门，在不影响网络和主机性能的情况下进行监测，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。
下面我们来学习入侵检测，入侵检测是对入侵的发现，它是防火墙之后的第二道防线，为什么需要入侵检测？那是因为前面介绍了防火墙它是有局限性的，它工作在网络边界它只能抵挡外部的入侵，但是据统计分析，这个安全威胁80%都来自于内部，然后防火墙然后防火墙它自身也存在弱点，可能被攻破或者被穿透或者被绕开，然后防火墙对某些攻击它的保护是比较弱的，然后只能拒绝，然后仅能拒绝非法连接请求，合法使用者仍然能够非法的使用系统，越权使用系统，提升自己的权限。然后就是防火墙对入侵者的行为往往是一无所知的。
IDS（intrusion detection system）入侵检测系统是一种对网络传输进行即时监视，在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备。它与其他网络安全设备的不同之处便在于，IDS是一种积极主动的安全防护技术。在很多中大型企业，政府机构，都会布有IDS。我们做一个比喻——假如防火墙是一幢大厦的门锁，那么IDS就是这幢大厦里的监视系统。一旦小偷进入了大厦，或内部人员有越界行为，只有实时监视系统才能发现情况并发出警告。
主要的研究内容是如何通过优化检测系统的算法来提高入侵检测系统的综合性能与处理速度，以适应千兆网络的需求。
在现在网络中，攻击无处不在，可以不夸张的说，每一秒都有企业或者个人被网络攻击。有人说了，不是有防火墙嘛？
入侵探测在安防场景中应用较久，指的是外界物体（人、车或其他物体）不经允许擅自进入规定区域时，通过某种途径或方式进行阻止或提醒监管人员注意。目前较为常见的人员入侵检测有电子围栏入侵探测、红外对射探测、震动电缆入侵探测等等。随着人工智能计算机视觉技术的快速发展，基于AI深度学习算法的入侵检测也越来越普及。
入侵检测即通过从网络系统中的若干关键节点收集并分析信息，监控网络中是否有违反安全策略的行为或者是否存在入侵行为。
什么是计算机入侵取证 计算机取证是运用计算机及其相关科学和技术的原理和方法获取与计算机相关的证据以证明某个客观事实的过程。它包括计算机证据的确定、收集、保护、分析、归档以及法庭出示。 bro基本介绍 bro是一款被动的开源流量分析器。它主要用于对链路上所有深层次的可疑行为流量进行安全监控，为网络流量分析提供了一个综合平台，特别侧重于语义安全监控。虽然经常与传统入侵检测/预防系统进行比较，但bro采用了完全不同的方法，为用户提供了一个灵活的框架，可以帮助定制，深入的监控远远超出传统系统的功能。 bro的目标
“ 爱因斯坦”计划是美国联邦政府主导的一个网络安全自动监测项目，由国土安全部（DHS）下属的美国计算机应急响应小组（US-CERT）开发，用于监测针对政府网络的入侵行为，保护政府网络系统安全。 从2009年开始，美国政府启动了全面国家网络空间安全计划（CNCI），爱因斯坦计划并入CNCI，并改名为NCPS（National Cybersecurity Protection System，国家网络空间安全保护系统），但是依然称为爱因斯坦计划。目前，NCPS已经在美国政府机构中除国防部及其相关部门之外的其余
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取方法、数据预处理方法和特征提取方法，并分析了这些方法在入侵检测系统中的应用。
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取与处理模块、检测算法模块、检测结果处理模块、性能评价模块和系统应用模块。数据获取与处理模块主要对网络流量数据进行捕获、过滤、分析和存储，为后续检测算法模块提供有效的数据来源。检测算法模块主要采用基于行为的检测方法，包括基于签名、基于统计和基于行为模型的方法。检测结果处理模块主要对检测到的入侵行为进行相应的处理，包括报警、隔离、恢复等措施。性能评价模块主要对网络入侵检测系统的性能进行评价，包括检测率、误报率、响应时间等指标。系统应用模块主要介绍了网络入侵检测系统在金融、电信、政府等领域的实际应用情况。
该数据集是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。测试数据和训练数据有着不同的概率分布,测试数据包含了一些未出现在训练数据中的攻击类型,这使得入侵检测更具有现实性。 在训练数据集中包含了1种正常的标识类型normal和22种训练攻击类型,如表1-1所示。另外有14种攻击仅出现在测试数据集中。
工业控制系统是国家关键基础设施的重要组成部分，一旦遭受网络攻击，会造成财产损失、人员伤亡等严重后果。为向工控安全领域的研究人员提供理论支持，对工控系统攻击的特点和检测难点进行了分析，报告了工业系统中入侵检测技术的研究现状，并对不同检测技术的性能和特点进行了比较，最后生成了一份工业入侵检测研究综述。
缓冲区溢出攻击是一种常见且危害很大的系统攻击手段，攻击者向一个有限空间的缓冲区中复制过长的字符串，可能产生两种结果：
入侵检测和防御系统（Intrusion Detection and Prevention System，简称IDPS）是一类关键的网络安全工具，旨在识别、阻止和响应恶意的网络活动和攻击。它在不断演化的威胁环境中扮演着重要角色，帮助组织保护其数字资产免受各种威胁。本文将深入探讨IDPS的作用、不同类型以及一些顶尖的IDPS解决方案。
我是非常倡导敏捷开发的方式的，不仅程序，包括设计、算法、运营等等，我都倾向于有想法立马实践，快速试错，不断迭代，找到最终最佳路径。
近日，腾讯云主机安全Cloud Workload Protection（CWP）以高达99.25%的恶意文件检出率和0误报的成绩，成功通过了国际第三方权威机构赛可达实验室的权威认证，荣获“东方之星”称号，再次验证了腾讯云主机安全高性能、低占用的特点。
前言 多年实战弱口令&通用口令收集，推荐定期巡检自己服务集群弱口令，安全防患于未然。 ：） image.png 安全设备 深信服 sangfor 深信服通用 sangfor sangfor sangfor@2018 sangfor@2019 深信服科技 AD sangfor dlanrecover 深信服负载均衡 AD 3.6 admin admin
如何判断自己的服务器是否被入侵了呢？仅仅靠两只手是不够的，但两只手也能起到一些作用，我们先来看看UNIX系统上一些入侵检测方法，以LINUX和solaris为例。
IDS是英文"Intrusion Detection Systems"的缩写，中文意思是"入侵检测系统"。
1、基础防火墙类：主要是可实现基本包过滤策略的防火墙，这类是有硬件处理、软件处理等，其主要功能实现是限制对IP:port的访问。基本上的实现都是默认情况下关闭所有的通过型访问，只开放允许访问的策略。
如何判断自己的服务器是否被入侵了呢？仅仅靠两只手是不够的，但两只手也能起到一些作用，我们先来看看UNIX系统上一些入侵检测方法，以LINUX和solaris为例。 1、检查系统密码文件 首先从明显的入手，查看一下passwd文件，ls –l /etc/passwd查看文件修改的日期。 检查一下passwd文件中有哪些特权用户，系统中uid为0的用户都会被显示出来。 顺便再检查一下系统里有没有空口令帐户： 2、查看一下进程，看看有没有奇怪的进程 重点查看进程： ps –aef | grep i
在现在越来越庞大的网络面前，我们的企业网络网络为了实现相对来说的安全都会在企业网与internet之间架设防火墙。但是在有些情况下，防火墙并不能发挥作用。
有的时候我们也许会诧异？计算机病毒可以通过WiFi网络进行“空降”。英国利物浦大学的研究人员已经证实了如同感冒在人与人之间传播一样，WiFi病毒可以在计算机网络之间进行“感染”。 他们已经创立了一个具有验证性的概念，通过以一个加载病毒版本的固件替代原有脆弱的接入点（AP）的固件，然后自动感染接入这个网络的一个又一个“受害者”，进而感染下一个无线网络，这样受感染的不仅仅是单机，而是整个无线网络。 这种基于病毒的无线网络被命名为“变色龙”可以在不影响WiFi接入点正常工作的前提下在WiFi接入点之间进行自我繁殖
IDS防火墙无法发现的威胁，入侵检测系统善于捕获已知的显式恶意攻击。而一些专家会说，一个正确定义的ids可以捕获任何安全威胁，包括事实上最难发现和预防的滥用事件。例如，如果外部黑客使用社会工程技术获得CEO密码，许多入侵检测系统将不会注意到。如果站点管理员无意中向世界公共目录提供机密文件，ids将不会注意到。如果攻击者使用默认密码管理帐户，则应在系统安装后更改帐户，而入侵检测系统很少注意到。如果黑客进入网络并复制秘密文件，id也很难被注意到。这并不是说ids不能用来检测前面提到的每一个错误事件，但是它们比直接攻击更难检测。攻击者绕过ids的最有效方法是在许多层（第二、第三和第七层）中加密数据。例如，使用openssh或ssl可以加密大多数数据，而使用ipsec可以在传输过程中加密通信量。
在渗透企业资产时，弱口令往往可达到出奇制胜，事半功倍的效果！特别是内网，那家伙，一个admin admin或者admin123 拿下一片，懂的都懂。
在一些重要区域为了防止非法的入侵、破坏以及意外安全事故的发生，常在外围周界处设置一些如铁栅栏、围墙、钢丝篱笆网等屏障或阻挡物，外加安排人员加强巡逻，但这种安防措施相对传统，难以满足安全保卫工作的需要。
防火墙是计算机网络安全的基本组件之一，它用于保护网络免受恶意攻击和未经授权的访问。随着网络威胁的不断增加，防火墙技术也在不断发展，出现了许多不同类型的防火墙。本文将介绍8种常见的防火墙类型，并分析它们的优缺点。
论文名称：Evading Voltage-Based Intrusion Detection on Automotive CAN
青藤云安全是一家主机安全独角兽公司，看名字就知道当前很大一块方向专注云原生应用安全，目前主营的是主机万相/容器蜂巢产品，行业领先，累计支持 800万 Agent。当前公司基于 NebulaGraph 结合图技术开发的下一代实时入侵检测系统已经初步投入市场，参与了 2022 护网行动，取得了不错的反响。
一、病毒与安全防护 1.计算机病毒的特征 （1）潜伏阶段 病毒处于未运行状态，一般需要通过某个事件来激活如：一个时间点、一个程序或文件的存在、寄主程序的运行、或者磁盘的容量超出某个限制等。 不是所有的病毒都要经过这个阶段。 （2）繁殖阶段 病毒将自己的副本放入其他程序或者磁盘上特定系统区域，使得程序包含病毒的一个副本，即对程序进行感染。 （3）触发阶段 由于各种可能的触发条件的满足，导致病毒被激活，以执行病毒程序预设的功能。 （4）执行阶段 病毒程序预设的功能被完成。 2.病毒的命
何为反入侵？那就要先知道什么是入侵行为，这里的入侵主要指通过各种方式进入企业公司内部，获取权限，盗取数据的行为，也就是咱们通常所说的红队的成功的入侵行为，而反入侵的存在就是为了防止红队成员成功获得内部权限、盗取敏感数据，或者说在被成功获得内部权限和敏感数据之前或者过程中及时发现，并及时止损，最后进行溯源发现入侵者，通过法律或者其他的方式对其进行惩治。
随着计算机计算能力的提高和大量数据集的公开，机器学习算法在许多不同领域取得了重大突破。这一发展影响了计算机安全，催生了一系列基于学习的安全系统，例如恶意软件检测、漏洞发现和二进制代码分析等。尽管机器学习算法潜力巨大，但其在安全领域中的使用却很微妙，容易出现缺陷，这些缺陷会破坏算法的性能，并使基于学习的系统可能不适合具体的安全任务和工具的实际部署。这也导致了大量安全人士看衰机器学习在安全领域的发展前景。
机器学习被越来越多地应用到安全场景中，如：恶意邮件检测、入侵检测、WAF等，但是其现实效果饱受诟病，鲁棒性问题往往无法解决，如：A环境下训练的模型换到B环境中不适用，T时刻训练的模型在T1时刻不适用，这导致更换环境时需要标注大量样本，并且模型要定期更新。这种现象在机器学习领域被称之为“概念漂移”，指的是一个模型要去预测的一个目标变量随着时间的推移发生改变的现象，这种现象在安全领域这种高度动态的场景中尤其明显。本文介绍一种检测概念漂移样本、并对结果提供可解释性的方法，该方法来自2021年Usenix Seurity的一篇论文[1]。
据《科学美国人》杂志报道，人工智能帮助瑞士日内瓦的欧洲粒子物理研究中心(CERN)保护计算机网络。每天都有数千名世界各地的科学家接入该研究中心的计算机网络，以期更好地了解宇宙的基本结构。该计算机网络服务于全球最大的粒子物理实验室。糟糕的是，这些科学家并不是唯一想要从它的海量计算能力中“分一杯羹”的人群。该网格中的成千上万台计算机也黑客的主要目标，企图利用这些资源来牟取钱财或攻击其他计算机系统。但欧洲粒子物理研究中心的科学家并没有通过传统安全系统与这些网络入侵者展开永无止境的捉迷藏游戏，而是转而借助于人工智能
安全圈的大事刚刚结束，安全圈的小伙伴也从加班的阴影中走了出来，这期间，学习写文章投稿的人很少，估计还是忙吧，大考结束之后，大家可以放松一下，然后继续学习新知识，打基础，为了迎接下一次的挑战而做准备。做安全防御，入侵检测是必不可少的，而入侵检测通常分为网络层面和主机层面，今天就来看一个带有主机入侵检测功能的安全平台，他不止包含主机入侵检测的功能，还包含其他的一些功能，比如：基线漏洞监控、合规性扫描，能力强的还可以根据检测的结果自动响应。
可以料想到，未来，智能农业的规模只会越来越大。到本十年末，世界人口预计将超过85亿，其中超过8.4亿人会受到严重饥饿的影响，落在智能农业肩上的担子，就是要提高粮食的产量和效率。
挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
摘要 当前网络已经深入我们工作和生活的方方面面，随之而来的是安全防护形势不容乐观。据我们公司内部做安全的同学统计，目前国内黑客的数量就超过了10万，每年的攻击次数超过10亿次。 面对这样的形式，我们在
自幼受贵州大山的熏陶，养成了诚实质朴的性格。经过寒窗苦读，考入BIT，为完成自己的教师梦，放弃IT、航天等工作，成为贵财一名大学教师，并想把自己所学所感真心传授给自己的学生，帮助更多陌生人。
2021年12月21日，CSA召开线上会议，正式宣布成立云原生安全工作组，腾讯和绿盟担任联合组长单位，中国工商银行、中国电信、浪潮云等安全技术使用方，深圳国家金融科技测评中心、广州赛宝认证中心等检测机构，深信服、启明星辰、青藤云安全、小佑科技等安全公司为工作组成员。
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