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你真的了解病毒分析吗?反病毒专家深度揭密

,安全公司扫描引擎的主要作用就是样本的分类,但是不管是任何一家公司开发的引擎都会存在误报、漏报的问题,这样就需要一批人从事样本的快速鉴定与筛选工作,这类工作就是批量点样本,快速鉴定样本,每天一个样本鉴定人员可能需要人工处理上百个样本...,然后再深入的研究学习病毒知识,真正的成为一个恶意样本分析员,而不是简单的样本鉴定人员,其实任何一个行业都是如此,先简后难,真正要成为一个行业某个领域的专家,绝不是一两天的事情,需要持续不断的学习和研究...他们需要的是的安全产品+的服务人员,客户并不关心你用了什么人工智能算法,机器学习,大数据方法,客户需要的是你帮他解决他们企业遇到的安全问题,当你提供客户需要的安全产品,而且当企业遇到安全问题的时候,...由于现在安全大环境,黑产团队会通过各种不同的恶意样本攻击各种不同平台的,但是现在做企业安全,目前来说主要是以Window/Linux平台为主,云安全服务器主机也主要以Windows/Linux为主,MAC...恶意样本分析是一项非常复杂的工作,需要学习的东西很多很多,涉及到的知识面也很广,后面可能还会遇到各种不同平台的文件需要分析,做恶意样本分析工作真的需要不断的学习,同时还需要跟各种恶意样本分析专家进行交流

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腾讯安全威胁情报中心“明炉亮灶”工程:​自动化恶意域名检测揭秘

00 导语 构建恶意域名检测引擎,对海量域名进行自动化检测并识别出恶意域名,让威胁情报的检测和运营变得更智能、更高效,以缓解威胁情报分析师分面对海量威胁数据的分析压力。...黑灰域名标注数据来源于安全分析专家对可疑域名数据的人工鉴定。...通过对安全事件、威胁访问等数据进行规则挖掘,得到了大量潜在恶意的域名,安全专家通过对这些恶意域名进行溯源、分析,来判定这些域名是否为恶意域名,在MDDE-core的建模过程中,选取了这些人工鉴定恶意域名作为黑...受益于腾讯海量安全数据的积累,恶意域名的溯源和分析有了充足的背景知识和数据集成平台,这为MDDE-core的构建提供了两个维度的准备,一是丰富的样本特征,如DNS、URL等数据,让威胁鉴定有了充足的上下文...04 实时域名向量化 在第3节中,建模用的域名会在数据平台上获取相关特征的原始数据,然后传输到关系数据库,再通过开发机进行试验编码,但在实际的安全分析和运维中,需要对当时遇到的域名进行实时的评估分析

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尾蝎(APT-C-23):伸向巴以两国的毒针

进一步分析,还发现了部分恶意程序下载链接。...二、 诱饵文件 尾蝎行动中主要使用两种文件形式。 一种是通过 winrar 的自解压功能将相关样本文件和诱饵文件打包为exe 文件,运行该 exe 文件,会释放出恶意样本并打开诱饵文件进行伪装。...第六章 关联分析 本章主要就尾蝎攻击行动中使用的恶意代码、C&C 服务器等层面进行关联分析。...3) PDB 路径有一定地域特征 表10 PC 样本 上表是 PC 平台中 PE 文件的 PDB 路径,这个路径就是恶意代码作者本机的文件路径,从相关用户名“USA”、“Yousef”来看,这些用户名更多出现在阿拉伯中东地区...C&C 注册人公开信息显示来自于加沙,另外,恶意代码时间戳大部分为北京时间下午到凌晨 2 点, 对应至中东地区时间也大致在工作时间内。 因此,尾蝎攻击行动极可能来自中东。

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11请来一堆科技巨头步道“智能制造”,天猫已在为十年后的电商布局

11月3日,双十一进入一周倒计时,天猫邀请了几十家全球顶尖科技公司搞了一场“T20”峰会,全称为天猫11全球创智生态峰会,参会者包括Intel,CES、iRobot、戴森、BOSE、惠人、飞利浦、博朗...这看上去是一个有些“学术范”的活动,与天猫11似乎并无直接关系。实则不然,从这个活动能够看到,科技产品将一如既往地成为天猫11的重点,更重要的是,智能化制造正在成为现实。 ?...现在很少听说电商平台会要求品牌签订排他性协议,但是品牌将哪家放在首位,却是电商平台关注的,之前电商平台热衷于抢明星手机的首发,这一次也不例外。...所谓智能化制造,就是生产者根据大数据分析,以及C2B订单去接收客户需求,再基于物联网、机器人等人工智能技术进行自动化生产,最终再将产品通过智能物流传送给消费者的过程。...至少从今年11天猫的做法, 已经能够看到天猫已经不是一个只做已有库存销售渠道的平台,而是在支持个性化需求,以更好地连接生产者与消费者,连接供给与需求。

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整合QC质控结果的利器——MultiQC

但是这时又出现了一个难题,那就是几乎所有的质控工具都是针对单个样本生成一个报告,这就要求用户自己去逐一查找各个QC结果,这无疑是个十分耗时、重复又复杂的事,而且还不能快速看出所有样本的异同。...点击Plot可以对任意两种属性的评估结果做交互式二维图,若各样本均一性,散点会比较集中,反之会出现某些离散的点,这样方便查看某些指标异常的离群样本。 ?...Cutadapt 用cutadapt软件来对端测序数据进行预处理,去除接头和低质量碱基。...转录组研究 39个转录组分析工具,120种组合评估(转录组分析工具哪家强-导读版) 39个转录组分析工具,120种组合评估(转录组分析工具大比拼 (完整翻译版)) 无参转录组分析工具评估和流程展示 120...- 界面操作 Bedtools使用简介 OrthoMCL鉴定物种同源基因 (安装+使用) Rfam 12.0+本地使用 (最新版教程) 轻松绘制各种Venn图 ETE构建、绘制进化树 psRobot:

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备战2018十一,电商平台需要什么“黑科技”?

每年的双十一,更是“羊毛党”攫取利益的最佳时机。据统计,2017“11”全网总销售额达2539.7亿元。巨大的市场潜力,也在验证着坊间传言“薅上一天,够吃一年”。...今年的双十一电商节已经启动,猖獗的羊毛党还会有什么新颖的手段?同时,对于电商平台而言,究竟用什么手段才能摆脱这些“看不见的客人”?...根据腾讯云分析发现,电商平台中的黑产分析已经形成了有组织的团伙作案和一定规模的合作链路:在黑产的上游,开发者、打码平台和服务器供应商提供软件开发和技术支持;中游环节由机器批量注册账号和分销;下游环节通过刷点击量...在专业工具的加持下,这场本来是电商平台和用户的“剁手”狂欢已演变成了黑产的狂欢,“行情,一天可以赚两三万,月入百万也不是不可能”。...腾讯云天御来帮忙 今年的双十一已进入倒计时,面对黑产大军的“黑云压城”,电商平台又该如何应对?如何精准识别恶意行为成为反制羊毛党的关键。

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腾讯云11·11:千亿订单背后的安全“暗战”

腾讯云安全体系防御原理及过程分析 安全性对于电商平台来说,不仅仅在大促期间会一而再再而三地关注到,它更是一个日常话题,网站入口、支付等环节,都往往处于“高危”环境,来自于网络“黑客”及“黑产”团队的恶意攻击等...腾讯云今年推出了 AI 安全战略,以大数据和 AI 的算法为驱动,构建应用于安全领域的包括社交图谱分析、图像自动识别、自然语言处理、知识表达推理等 AI 通用能力,形成智能身份鉴定、威胁情报分析、异常流量检测...恶意竞争者和黑产从业者将无法通过应用层攻击威胁到客户的业务服务器。...腾讯云就现金电商平台的业务需求,总结了以下三大创新应用: 智能推荐,是最普适的一个诉求,面对不同的用户,根据客户的特征、喜好,展现不同的商品,一来可以提升用户好感度,另一方面也是提升转化率的良方。...写在最后 本文通过云端海量并发弹性扩容、AI 安全体系防御构建与实施、电商领域的创新应用三大板块介绍了腾讯云如何在双十一电商大促的情境下,为电商平台提供可用、高效、完善的安全护航方案。

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二十九.外部威胁防护和勒索病毒对抗(深信服老师)

接下来我将开启新的安全系列,叫“系统安全”,也是免费的100篇文章,作者将更加深入的去研究恶意样本分析、逆向分析、内网渗透、网络攻防实战等,也将通过在线笔记和实践操作的形式分享与博友们学习,希望能与您一起进步...该样本不会分享给大家,分析工具会分享。...举个例子,我本地看到一个IP,我不知道它是是坏,但是我把这个IP传到云端,云端通过庞大的威胁校验机制判断该IP来自哪个国家、曾经攻击过哪个企业、IP关联的黑客家族、文件样本等。...日志可以统一发送给云端平台,云端再进行日志分析洞悉威胁,定位位置并给出处理建议。...、防御措施、自发邮件及APT28宏样本分析 [系统安全] 二十.PE数字签名之(上)什么是数字签名及Signtool签名工具详解 [系统安全] 二十一.PE数字签名之(中)Signcode、PEView

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ADB. Mirai: 利用ADB调试接口进行传播的Mirai新型变种僵尸网络

样本和以前捕获的一组样本来自于同一个下载源,从代码特征等因素判断为同一作者制作,我们命名此新恶意样本为ADB.Mirai。...攻击者在成功投放并执行bash脚本后,会从远端的服务器下载多平台恶意样本,使被攻击主机作为肉鸡继续对外发起扫描。...此样本具备蠕虫特性,受感染设备会继续尝试感染并投递恶意代码。...DDoS攻击 目前我们仅分析到一个UDP-Flood攻击函数,并且通过样本分析,我们发现样本在与C&C通信之前也仅发现初始化函数链表中仅有一个UDP-Flood函数。推测样本应该还属于开发中。...我们把样本下载 89.46.79.57 在我们的威胁感知系统里面查询,也发现了该IP在十月,十一月有针对 23、81和37215端口的扫描行为。

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十一狂欢的背后,人工智能在行动

编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 一年一度的“11”购物节还在进行着。 不出所料,这次的“11”购物节中,阿里、京东、苏宁、唯品会等电商平台纷纷升级了各种新玩法吸引顾客。...从衣食住行到吃喝玩乐,电商平台所提供的服务覆盖面越来越广,服务体验也在不断提升, 而今天的热搜也几乎全部围绕着“11”——“双十一1分36秒破100亿”“双十一付尾款时的我”“高中生用函数模型做11...在一次次创下新记录的同时,各家电商平台的数据不由让人连呼“你们也太能买了!”消费者的热情似乎永无止境。 然而在今天的热搜当中“11快递员每人每天送240件快递”成了关于“11”最新爆点。 ?...阿里巴巴大力还大力投资连接物流合作伙伴网络的中心平台——菜鸟智能物流,它能够处理“双十一”期间的数十亿包裹。 ?...让的技术走出实验室,走进现实,让科技成果惠及更多人,这样我们的生活才会更美好。

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爬取五大平台621款手机,告诉你双十一在哪买最便宜!

今晚0点,相约剁手 大家,我是朱小五 明天就是双十一了,看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机,感觉可能等不到5G普及了。 我!要!换!手!机! 去哪买呢?...作为一个机(pin)智(qiong)boy,肯定要比价啊,哪家便宜去哪家~ 我用Python爬取了某比价网站的手机数据,获取了其中五大平台(天猫,京东,拼多多,苏宁易购,国美)的手机价格数据。...我简单分析了一下,影响因素有以下几点: 中兴、联想、锤子等较小手机品牌,基本只在京东商城销售,这会导致对于这些品牌的手机来说,销售平台是京东,最省钱的平台也只能是京东。...最后,本次数据分析结果仅供参考,毕竟每个平台的价格都是波动的。 小五建议大家选取合适的手机款式之后,记得比比价,有优惠券就领券,有返利记得走返利。 希望大家双十一都能买到自己合适的商品。 以上。...作者:朱小五,互联网公司数据分析师。热衷于Python爬虫,数据分析,可视化,个人公众号《凹凸玩数据》,有趣的不像个技术号~

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大安全时代,安全产品如何构建护城河?

不仅如此,恶意程序也猖獗不断。...2017年1月-7月,360互联网安全中心累计监测到移动端用户感染恶意程序1.3人次,平均每天恶意程序感染量达到了61.5万人次;新增恶意程序样本483.9万个,平均每天截获新增手机恶意程序样本近2.3...一个简单的例子是,促销短信并不总是讨人厌,尤其是在双十一、双十二这样的大促前夕,用户反而期待收到感兴趣品牌的促销信息。...一方面是人工智能技术驱动下的场景分析与识别,与用户进行实时的交互,并针对用户的使用行为进行机器训练,进而可以做到对诈骗等不安全事件更精准的识别;另一方面,则是在此基础上,结合态势感知对诈骗溯源分析,综合各方面数据...通过成立安全联盟,有望将人工智能技术和大数据打通藩篱,实现共享,进而最终为用户的安全防范赋能。从这个角度看,其实结对子走到一起去做事,不仅效率高,而且效果

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Nature系列 | 整合单细胞转录组学和质谱流式确定类风湿性关节炎滑膜组织中的炎症细胞状态 | 详细解读

作者收集和分解来自RA和OA患者的组织样本,然后对组成细胞进行质谱流式,普通流式,scRNA-seq和bulk RNA-seq。...,120种组合评估(转录组分析工具哪家强-导读版)) QC:(1)定义共同基因为在95%的样品有至少一条reads支持;(2)共同基因占比少于99%的样本定义为低质量样本在后续分析中将被剔除; 共获得167...; 门控通道选定活细胞:B细胞(CD45 + CD3-CD14-CD19 +),成纤维细胞(CD45-PDPN +),单核细胞(CD45 + CD3-CD14 +)和T细胞(CD45 + CD3 +...它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。...(8)通过单细胞分析揭示炎症途径和效应模块; 为了确定与富含白细胞的RA相关的途径,作者使用GO分析鉴定了I型干扰素反应和炎症反应(单核细胞和成纤维细胞),Fc受体信号传导(单核细胞),NF-κB信号传导

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刺向巴勒斯坦的致命毒针——尾蝎 APT 组织的攻击活动分析与总结

刺向巴勒斯坦的致命毒针——尾蝎 APT 组织的攻击活动分析与总结 ?...2019.12——2020.2尾蝎APT组织针对巴勒斯坦所投放可执行文件样本样本类型占比图-pic3 在这14个Windows恶意样本中,其诱饵文档的题材,政治类的样本数量有9个,教育类的样本数量有...那下面追影小组将以一个恶意样本进行详细分析,其他样本采取略写的形式向各位看官描述此次攻击活动。...1.组织关联 (1).样本执行流程基本相似 我们根据对比了从2017到2020年所有疑似属于尾蝎APT组织的样本,(注意:这里比对的样本主要是windows平台的可执行文件样本).在2017年到2019...尾蝎本次活动样本流程图-pic121 该组织拥有很强的攻击能力,其载荷涵盖较广(Windows和Android平台).并且在被以色列进行导弹物理打击后快速恢复其攻击能力.对巴勒斯坦地区进行了一波较为猛烈的攻势

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三十九.恶意代码同源分析及BinDiff软件基础用法

十一月,冬至快乐,继续加油! 该系列文章将系统整理和深入学习系统安全、逆向分析恶意代码检测,文章会更加聚焦,更加系统,更加深入,也是作者的慢慢成长史。漫漫长征路,偏向虎山行。...然而,安全技术人员通过分析大量的恶意样本发现,许多新出现的恶意代码是已有恶意代码的变种。恶意代码作者会通过变形、加壳、多态等技术手段混淆已有恶意代码的特征,企图逃避安全软件的分析检测。...上图是将溯源对象Windows平台的PE恶意文件或Android平台的APK恶意文件输入溯源系统,经过特征提取、特征预处理、相似性计算、同源分析获取溯源结果,最终判定攻击家族或作者。...---- (3) 相似性计算 溯源旨在通过分析样本的同源性定位到家族或作者,样本的同源性可以通过分析代码相似性来获取。...Kinable等通过静态分析恶意代码的系统调用图,采用图匹配的方式计算图相似性得分,该得分近似于图的编辑距离。利用该得分比较样本的相似性,采用聚类算法将样本进行聚类,实现家族分类。

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刺向巴勒斯坦的致命毒针——尾蝎 APT 组织的攻击活动分析与总结

二.样本信息介绍以及分析 1.样本信息介绍 在本次尾蝎APT组织针对巴勒斯坦的活动中,Gcow安全团队追影小组一共捕获了14个样本,均为windows样本,其中12个样本是释放诱饵文档的可执行文件,2...个样本是带有恶意宏的诱饵文档 2019.12——2020.2尾蝎APT组织针对巴勒斯坦所投放样本样本类型占比图-pic2 在这12个可执行文件样本中,有7个样本伪装成pdf文档文件,有1个样本伪装为...那下面追影小组将以一个恶意样本进行详细分析,其他样本采取略写的形式向各位看官描述此次攻击活动。...1.组织关联 (1).样本执行流程基本相似 我们根据对比了从2017到2020年所有疑似属于尾蝎APT组织的样本,(注意:这里比对的样本主要是windows平台的可执行文件样本).在2017年到2019...C&C报文的演进-pic120 四.总结 1.概述 Gcow安全团队追影小组针对尾蝎APT组织此次针对巴勒斯坦的活动进行了详细的分析并且通过绘制了一幅样本执行的流程图方便各位看官的理解 尾蝎本次活动样本流程图

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在FIT 2019上,我们的这块“盾牌”和“镜子”获奖了

(图:腾讯云数盾、云镜荣获 WitAwards 2018互联网安全年度创新产品) WitAwards 2018年度互联网安全年度评选由国内领先的安全新媒体平台 FreeBuf.com 主办,是国内最具公信力与专业度的年度颁奖盛典之一...1、外网盾通过提供数据库审计,拥有提供 PB 级大数据处理能力、千亿级访问请求审计能力,使用黑白 AI 引擎分析数据和应用系统的外部访问服务,对互联网开放的应用做好安全防范措施,增强应用安全的保护和监控...在外网数据共享的场景,生态盾识别关键数据,做好数据分类分级,清晰地了解企业内的关键数据和价值,知晓数据的位置、边界和关系,并制定针对性的保护策略,使用包括K匿名、差分隐私等高级脱敏算法支撑测试与大数据分析场景...2、云端自研 AI 查杀引擎+特征引擎,每日鉴定千万级样本,不断自学习样本训练。...3、针对 Webshell 查杀,创新提出基于词法序列的查杀方法,大幅度提升查杀的精准度,检出率95%+,有效对抗加密变形类恶意样本,为百万级主机安全保驾护航。 ?

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Day7-学习笔记(2023年2月4日)测序

制作方法:先将DNA片段化,即把基因组 DNA 用超声波打断,打断之后在两端用酶补平,再用 Klenow 酶在 3’ 端加上一个A碱基,再用连接酶把特定接头(adapter)连上去,连接头的这堆DNA...接头(adapter):样本准备方法有很多种,不过所有的制备方法都会在 DNA 片段的末端加接头(adapter),以便它们能够和测序流程中所需的引物和平台兼容。...6到8个碱基)→了解某一个具体的一段DNA来自于原始的哪个样本端测序( Illumina 测序的另一个核心技术):一根DNA链正反向各读一遍,增加一倍测序的有效长度四、数据分析前面的过程产生了数百万个...)作用:(1)基因组作图(遗传图谱、物理图谱、转录本图谱)(2)核苷酸序列分析(3)基因定位(4)基因功能分析其它:以全基因组测序为目标的结构基因组学以基因功能鉴定为目标的功能基因组学2.转录组学(基因表达分析...3.蛋白质组学(1)蛋白质组数据处理、蛋白及其修饰鉴定(2)构建蛋白质数据库、相关软件的开发和应用(3)蛋白质结构功能预测(4)蛋白质连锁图4.代谢组学(1)代谢物指纹分析(2)代谢轮廓分析测序技术DNA

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关于机器学习在网络安全中的五大误解

这类算法在十年前左右就提出了,那时候新的恶意软件数量每两年翻一番。 但是简单的自动化对病毒分析师来说是不够的,它需要一个质的飞跃。...他们的智力不受人工的局限,他们积极出击、故意修改恶意程序摆脱已有的成熟模型的检测。 这就是为什么这些模型需要不断学习、不断修正,甚至推倒从来。...因为通过客户端的恶意样本的平均数量要比反病毒实验室收集到的恶意样本数量小得多。客户端会因为没有收集到样本进行学习而丧失应对能力。...问题是大多数同家族的恶意软件都是由一个恶意程序修改而来的。例如 Trojan-Ransom.Win32.Shade 是一个拥有超过三万个恶意样本的家族。...另一个例子是有针对性的攻击,这些攻击的幕后黑手不打算制造越来越多的新样本,一个受害者就只用一个样本,此时你可以肯定这个样本不会被保护方案检出(除非这是一个转为此目的开发的平台,例如卡巴斯基的反针对攻击平台

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关于机器学习在网络安全中的五大误解

这类算法在十年前左右就提出了,那时候新的恶意软件数量每两年翻一番。 但是简单的自动化对病毒分析师来说是不够的,它需要一个质的飞跃。...他们的智力不受人工的局限,他们积极出击、故意修改恶意程序摆脱已有的成熟模型的检测。 这就是为什么这些模型需要不断学习、不断修正,甚至推倒从来。...因为通过客户端的恶意样本的平均数量要比反病毒实验室收集到的恶意样本数量小得多。客户端会因为没有收集到样本进行学习而丧失应对能力。...问题是大多数同家族的恶意软件都是由一个恶意程序修改而来的。例如 Trojan-Ransom.Win32.Shade 是一个拥有超过三万个恶意样本的家族。...另一个例子是有针对性的攻击,这些攻击的幕后黑手不打算制造越来越多的新样本,一个受害者就只用一个样本,此时你可以肯定这个样本不会被保护方案检出(除非这是一个转为此目的开发的平台,例如卡巴斯基的反针对攻击平台

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