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基于大数据分析的异常检测方法及其思路实例

1 概述 随着人类社会信息化程度的不断深入,信息系统产生的数据也在呈几何级数增长。对这些数据的深入分析可以得到很多有价值的信息。由于数据量太大以及数据属性的多样性,导致经典的统计分析方法已经无法适用,必须采用以机器学习理论为基础的大数据分析方法。目前,大数据分析的方法已经被广泛用于商业智能(BI)领域,并取得了令人非常满意的效果。这种方法同样可以应用在信息安全领域,用于发现信息系统的异常情况(入侵和攻击、数据泄露等)。利用大数据分析的方法发现异常事件,需要满足几个条件:1)行为日志在内容必须足够详细,可以从

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高并发与高可用实战

DNS域名解析 整个过程大体描述如下,其中前两个步骤是在本机完成的,后8个步骤涉及到真正的域名解析服务器:1、浏览器会检查缓存中有没有这个域名对应的解析过的IP地址,如果缓存中有,这个解析过程就结束。浏览器缓存域名也是有限制的,不仅浏览器缓存大小有限制,而且缓存的时间也有限制,通常情况下为几分钟到几小时不等,域名被缓存的时间限制可以通过TTL属性来设置。这个缓存时间太长和太短都不太好,如果时间太长,一旦域名被解析到的IP有变化,会导致被客户端缓存的域名无法解析到变化后的IP地址,以致该域名不能正常解析,这段时间内有一部分用户无法访问网站。如果设置时间太短,会导致用户每次访问网站都要重新解析一次域名。

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企业应用安全体系建设思考

应用安全的保护对象是应用系统,应用系统有各种表现形式,如Web、APP、小程序、客户端、系统等。应用安全就是围绕着这些应用的安全建设工作。通常状态下,特别是C端的应用,公司业务跟应用都呈现了非常大的绑定关系。应用能够直接影响公司业务,所以应用的安全性,也越来越受到企业重视,其重要程度也往往排在安全方面的首要位置。随着互联网产业对人民的影响,国家层次上的好多基础服务业务也有了互联网应用。因为黑灰产的危害,导致着国家立法去应对互联网犯罪行为,立法又导致着企业进行应用的安全建设。比如《网络安全法》规定了等级保护制度,国内所有系统都必须做等保。

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