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一次的分析

本篇文章来自同事对一次的分析: 上周一(12月4号),朋友给我转发了一封里面附带一个word文档,我们俩都是搞信安,自然察觉一丝危险的气味,之前也没有分析过word附,因而有了今天的分析 截图 3. 分析 可以看到的正文内容,是由一张图片和一个附组成,其中我们要重点注的就是doc附有密码,且密码为1115 4. 4.4.2 打开后,提示word文档包含宏 4.4.3 诱惑用户启用宏 如下图,使用tor浏览器访问对应的暗链接,返回一个页来说明该暗地址已经失效。 Step2. 国外的一些安全研究者也上传了去掉密码后的文档到恶意软分析站,下面是其中的一个链接。 / 恶意软分析站分析结果:https://www.joesandbox.com/analysis/38852/0/executive SaveToFIle参考:https://baike.baidu.com

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APT分析报告:02.钓鱼址混淆URL逃避检测

虽然这种URL规避方法并不新鲜,但它们最近在假冒医药领域的出现值得注。 上图表示自今年年初以来假冒制药僵尸络的数量,请注意自7月中旬以来成交量逐渐上升。下图显示了虚JIA药物活动的流程图,随后是有每个组的详细讨论。 三.分析 是为每个广播精心制作的,其中电子主题突出了电子的正文内容,并且大多具有令人信服的与药品相的消息。下面是一些的截图。 对于该僵尸络中的每次攻击迭代,最终的登录页面都遵循初始中相同的主题。最终的登录页面被设计为与第三方支付集成的营销和销售门户。 Trustwave安全电子(SEG) 检测到这些。我们建议所有用户在单击之前仔细查看所有URL,查看其是否符合常规格式的URL。

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    Akismet插教程WordPress阻止过滤

    Akismet插教程WordPress阻止过滤   Akismet 插是一个基于云的应用程序,可以过滤掉基于WordPress建站的站上的。 Akismet 插是WordPress的评论过滤服务,并使用其算法过滤掉。该算法从其错误和其他站采取的行动中学习。 当多个站开始将外观相似的内容报告为时,Akismet 将学会在未来将此类内容识别为。   Akismet 提供了几个突出的功能,例如: 浏览您的博客、评论和联系表格。 允许版主配置参数,例如键字和链接。 结论   以上是晓得博客为你介绍的Akismet插教程WordPress阻止过滤教程,评论或消息可能会损害您站的信誉和安全性,还可能留下恶意链接并损害站的SEO。

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    2019年第三季度的络钓鱼分析

    本文主要分析了2019年第三季度的络钓鱼情况,以下为分析内容。 情况分析 亚马逊服务 在第三季度发现了大量与亚马逊Prime相的诈骗。 例如,意大利用户遭受了一次攻击,是一封于智能手机赠品的电子。想要领奖必须将ID card照片和自拍发送到指定的电子地址。 ? 要求收人通过单击指向虚假站的链接来验证(或更新)他们的个人和/或付款详细信息。 ? 利用站反馈表单发送 大公司的站通常都有一张甚至几张反馈表。 以前的发送者将目标锁定在公司箱上,现在欺诈者使用这些箱向外部人员发送。因为一些公司没有注意站安全,攻击者借助脚本绕过简单的验证码测试,并使用反馈表单集体注册用户。 数据分析: 流量中的比例 ? 2019年第三季度,8月份的比例最高(57.78%)。全球流量中的平均百分比为56.26%,比上一个报告期下降了1.38%。

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    如何避免成为

    营销经常会碰到的一个问题就是:发出去的被系统当做,直接进了箱,下面一米软就来教教大家如何避免成为。 1、标题正文要避开敏感词 不同行业的敏感词是不一样的,因为敏感词具体是哪些词也是不确定的,但是类似于“广告”、“特惠”、“无成本”、“代理”等词,这些就是一些典型的的词汇,一定要慎用的。 2、不要太大 对于的大小是要适当的,若是要在里面插入附、图片这些占据空间的,是很容易被过滤为的,甚至都不能发送出去在,所以在编辑的时候,尽量避开大附。 选一些主流的服务商进行发送成功率、内容显示、点击、单开等测试,然后在对的不足之处做优化,从而减被系统判定为的几率。 4、要注意切换IP地址 有涉及营销的人都知道,在短时间内群发使用同一个IP地址发送过多的,IP地址会被判定为IP,在,被拉入黑名单的几率是很大的。

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    SpamHam Email Classification 分类(BERT)

    提交测试结果 练习地址:https://www.kaggle.com/c/ds100fa19 相博文: [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 分类( spacy) [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 分类(RNN/GRU/LSTM) 本文使用 huggingface 上的预训练模型,在预训练模型的基础上 ,使用数据集,进行训练 finetune,在kaggle提交测试结果 本文代码参考了《自然语言处理动手学Bert文本分类》 1. 以上模型文放在一个文夹里,如. for param in self.pretrain_model.parameters(): param.requires_grad = True # 打开 finetune 开

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    SpamHam Email Classification 分类(RNNGRULSTM)

    测试 练习地址:https://www.kaggle.com/c/ds100fa19 相博文 [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 分类(spacy ) [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 分类(BERT) 1. print(np.sum(np.array(test.isnull()==True), axis=0)) 填充完成,显示 sum = 0 [0 0 0 0] [0 0 0] y 标签 只有 0 不是 , 1 是 print(train['spam'].unique()) [0 1] 2. 文本处理 内容和主题合并为一个特征 X_train = train['subject'] + ' ' + train['email'] y_train = train['spam'] X_test

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    SpamHam Email Classification 分类(spacy)

    预测 练习地址:https://www.kaggle.com/c/ds100fa19 相博文: [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 分类(RNN/ GRU/LSTM) [Kaggle] Spam/Ham Email Classification 分类(BERT) 1. 特征组合 对的主题和内容进行组合 + 处理标签 train['all'] = train['subject']+train['email'] train['label'] = [{"spam": bool = valid_set['all'].values valid_label = valid_set['label'] # 标签还要做以下处理,添加一个 'cats' key,'cats' 也是内置的键字 写入提交文 id = test['id'] output = pd.DataFrame({'id':id, 'Class':pred}) output.to_csv("submission.csv",

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    检测.第1部分

    通常都有一些典型的词语。 在本文中,我们将使用nltk软包详细介绍和非的文本处理。特别是我们将看到NLP的词干分析和词形还原过程。 csv文后,我创建了两个数据帧:一个用于真实电子,另一个用于,我们将利用它们进行分析。 542, ',': 371, 'a': 358, 'you': 189, 'call': 187, 'your': 187, 'or': 185, '&': 178, …}) 在其他时候,我们可能会有兴趣中重复的句子中最常见的部分 如果一封真正的被错误地识别为真正的电子,那就是误报。另一方面,如果一封真正的电子被识别为,那就是假阴性。 虽然模型的准确度为0.79,但可能存在误导,的召回率较高,而准确度较低。这表明该模型偏向于。它能够正确识别大多数,但也错误地将一些正常识别为

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    检测:第2部分

    Tensorflow的使用 在本分类器的第1部分中,我展示了如何使用nltk包对文本进行词干分析和分类,然后将其输入分类器模型,以训练并最终评估模型性能。 labels[0:training_size] testing_labels_str = labels[training_size:] 对标签进行编码 由于数据集的标签为字符串,因此将通过编码为0和1(0表示 该模型错误地将一些正常电子识别为。 我们可以识别任何示例文本,以检查它是还是正常文本。由于tokenizer已经定义,我们不再需要再次定义它。 选择一些朗朗上口的词,如“WINNER”, “free”, ”prize”,最终会使此文本被检测为。 sample_text = ["Winner!!! pad_sequences(sample_text_tokenized, maxlen=max_length, padding=padding_type, truncating=trunc_type) # 0是

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    2019年度和钓鱼报告

    近日,卡巴斯基发布2019年和钓鱼分析报告。 年度数字 1、总量56.51%,比2018年高4.03% 2、最大来源是中国占21.26% 3、中44%大小不到2 KB 4、恶意中最常被检测到Exploit.MSOffice.CVE 2019年攻击者利用社交络传播并出售根本不存在的商品和服务。他们在Youtube和Instagram评论区放置广告和恶意链接。 在诈骗中会有指向Google云文的链接,过滤器有时不会拦截他们。 ? 攻击者对加密货币十分感兴趣。 如果拒不支付,攻击者扬言会以该公司名义发送数百万封。 ? 数据分析: 总量56.51%,比2018年高4.03% ?

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    卡巴斯基2019年Q1与钓鱼攻击统计分析

    这些中包括一些于目标用户和公司进行转账的虚假状态通知,以及一些包含恶意附和恶意软下载链接的。 ? 勒索软和挖矿软 正如我们所料,络犯罪分子对加密货币的兴趣丝毫没有减弱。 实际上,这些信息都是络犯罪分子从社交络、在线聊天和其他论坛等地方获取来的。 ? 数据统计- 流量中的比例: ? 2019年第一季度,3月份的占比最高,为56.33%。 在全球流量中的平均占比为55.97%,与2018年第四季度几乎相同(+0.07 p.p.)。 ? 俄罗斯地区的互联流量高峰出现在1月份(56.19%)。 各国来源 ? 遭受攻击的国家分布 ? 总结 2019年第1季度,在全球流量中的平均占比上升了0.06 p.p.

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    络安全2020年Q1和钓鱼报告

    卡巴斯基近日发布2020年Q1和钓鱼分析报告,以下为报告全文。 季度亮点 虚假购票站 利用半价门票诱骗目标,窃取目标信息: ? 数据分析 流量中的比例 ? 2020年第一季度,1月占比最大(55.76%),平均占比54.61%,比去年同期下降1.58个百分点。 ? 来源 ? 在2020年第一季度,俄罗斯数量占所有流量的20.74%, 第二是美国(9.64%),其次是德国(9.41%)。 容量 ? 在2020年第一季度共检测到49,562,670个恶意电子。 Top10恶意附: ? Top10恶意家族: ? 目标分布: ? 总结 预计络犯罪分子将继续积极使用COVID-19主题,这种类型的欺诈会变得更加频繁;本季度在全球流量中的平均份额(54.61%)下降了1.58个百分点;用户重定向总数将近1.2亿;俄罗斯本季度占来源的

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    世界上最大的僵尸络正在推广加密货币Swisscoin

    Necurs是目前世界上规模最大的僵尸络,而研究人员近期发现,Necurs现在正通过发送的方法来推广一种名叫Swisscoin(瑞士币)的加密货币。 ? 也就是说,发送者会在股价较低的时候购买股票,然后当活动(以推荐股票为主题)将股价抬升上去之后,他们再以高价卖出并赚取差价,这就是所谓的“pump-and-dump”。 Necurs开始推送加密货币 研究人员认为,Necurs这种僵尸络很可能是由数百万台僵尸主机所构成的,而且这个僵尸络这些年以来一直都在进行“pump-and-dump”活动,这也是Necurs 而且据了解,这也是Necurs第一次通过自己这个臭名招出的大型络来推广加密货币。 据了解,Necurs僵尸络会在每年的十二月份到第二年一月份之间“休息”时间,然后在通过新型的活动来庆祝新年的到来。

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    weka文本挖掘分析分类模型

    业务背景 电子的应用变的十分广泛,它给人们的生活带来了极大的方便,然而,作为其发展的副产品——,却给广大用户、络管理员和ISP(Internet服务提供者)带来了大量的麻烦。 问题日益严重,受到研究人员的广泛注。通常是指未经用户许可,但却被强行塞入用户箱的电子。对于采用群发等技术的,必须借助一定的技术手段进行反工作。 目前,反技术主要包括:过滤技术、服务器的安全管理以及对简单通信协议(SMTP)的改进研究等。 首先设置工作目录,并且读取分类后的文本文 可以看到和非的频数直方图 ? ? 然后对得到的原始语料进行分词处理 得到词频矩阵文 ? 得到各个词频的分类直方图 ? WEKA文本分词结果比较 下面得到每个分类器的准确度和混淆矩阵: NaiveBayes 结语 基于判别方法的过滤在现代研究中引起比较少的注 ,结果很清楚地表明,基于随机森林、SVM模型的分类方法相对于传统的方法

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    Python 库突发 PyPI 危机!

    ”,其格式通常与提供盗版下载的 “torrent ” 或 “warez” 站相。 在 npm 等其他生态系统中,这种情况并不罕见,那里有数百万个软包。幸运的是,像这样的软包很容易发现和避免。” 尽管一些软包已经存在了好几周,但发送者仍不断向 PyPI 添加新包。 但 PyPI 存储库中显示的程序包要比实际数量少得多,这些伪造软包的页上都显示了键字,并指向电影流媒体站,但其合法性令人怀疑,例如: https://besflix[.]com/ 图源:BleepingComputer 除了通过键词和非法视频流站的链接,在 PyPI 上发现的包还包含从合法 Python 软包中窃取的功能代码和作者信息。 今年 2 月,ZDNet 就报道了 PyPI 和 GitLab 上充斥着大量包。

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    跨平台恶意软Adwind卷土重来,这一次倒霉的是航空航天领域

    活动主要通过两种方式进行 我们所观察到的活动主要有两波,而且都可以作为社会工程学的典型应用案例。 下图为截图: ? 我们跟踪的URL指向的是一个恶意PIF文(TROJ_DLOADR.AUSUDT),其中包含各种与络钓鱼和的HTML文,而这些HTML页面很有可能就是攻击者用来欺骗目标用户点击恶意URL Adwind的主要感染向量为,这也突出了保护安全的重要性。 电子作为系统和络的一个入口点,广大管理员应该部署过滤器、安全策略和电子安全机制来缓解这种基于电子的安全威胁。

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    朴素贝叶斯学习笔记

    ”) 后验概率 P(“属于某类”) 先验概率 简而言之,在统计资料的基础上,依据某些特征,计算各个类别的概率,从而实现分类 因为样本标签是明确的,所以属于有监督的学习 其实先验概率和后验概率是相对的 分类 例如,有和正常各有1万,需要判定一下这个是否属于: “我司可办理正规发票”,也就是判定P(“”|“我司可办理正规发票”) 只需要求出 P(“我司可办理正规发票”|“ ”)P(“”)/P(“我司可办理正规发票”) 也就是只需要求出 (中这句话出现的次数)(的总数)/(“我司可办理正规发票”在总里的总数) 找出这个阈值即好 分词 训练集是有限的 假设是条独立假设,也就是每个词都是单独的。 最后只需要求出各类键字出现的概率即可 缺点:失去了顺序信息,这就相当于把所有数据丢进了一个袋子,并不区分。这也是为啥称之为朴素了。 tricks: 取对数,在训练的时候就算好,放到hash表里 转换为权重 提取top k的键词 分割样本 位置权重 收集的技巧:可以在一些站上公开,吸引 贝叶斯的核心是: 间接的观察对象去推断不可观察的对象

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