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    DGA域名检测的数据分析与深度学习分类

    在恶意软件发展的初期,恶意软件编写者会直接将控制服务器的域名或IP直接写在恶意软件中(即使是现在也会有恶意软件遵从这种方式,笔者部署的蜜罐捕获的僵尸网络样本中,很多经过逆向之后发现也是直接将IP写在软件中)。对于这种通信的方式,安全人员可以明确知道恶意软件所通信的对象,可以通过黑名单的方式封锁域名及IP达到破坏恶意软件工作的目的。DGA(Domain generation algorithms),中文名:域名生成算法,其可以生成大量随机的域名来供恶意软件连接C&C控制服务器。恶意软件编写者将采用同样的种子和算法生成与恶意软件相同的域名列表,从中选取几个来作为控制服务器,恶意软件会持续解析这些域名,直到发现可用的服务器地址。这种方式导致恶意软件的封堵更为困难,因此DGA域名的检测对网络安全来说非常重要。

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    如何有效收集公开来源的威胁情报

    一、前言 威胁情报作为信息安全领域一个正在茁壮成长的分支,在当下依旧处于混浊状态。即网络中存在着大量的所谓“情报”,它们的结构不同、关注方向不同、可信度不同、情报内容不同、情报的来源也是千奇百怪。这使得威胁情报在实际的运用中面临许多问题,而这其中的关键问题在于,在现阶段无法统一有效的提取出威胁情报中能够应用的关键信息。 为了在一定程度上解决这一问题,我们做了一点微小的工作,通过爬取网上已经公开的威胁情报内容,提取其中的域名、URL、IP等数据,作为威胁情报库的基础数据。由此可以看出,威胁情报库的丰富,在于情

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    DGA域名的今生前世:缘起、检测、与发展

    恶意软件如今已经发展为威胁网络安全的头号公敌,为了逃避安全设施的检测,其制作过程也越来越复杂,其中一个典型做法是在软件中集成DGA(Domain Generation Algorithm)算法,产生速变域名,该方式作为备用或者主要的与C2服务器通信的手段,可以构造更加鲁棒的僵尸网络,做到对感染肉鸡的持续性控制。对应地,针对DGA算法的研究现在也是安全圈讨论的热点话题,学术界和工业界也有大量DGA域名检测的工作,但是在实际使用中存在误报过多的现象。由于传统DNS使用明文进行数据传输,造成严重的用户隐私泄露问题,DoT(DNS-over-TLS)、DoH(DNS-over-http)协议陆续通过RFC标准,用于保护用户隐私,但另一方面,加密DNS的使用将给DGA域名的检测带来新的挑战。

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    《这就是搜索引擎》爬虫部分摘抄总结

    首先从互联网页面中精心选择一部分网页,以这些网页的链接地址作为种子URL,将这些种子URL放入待抓取URL队列中,爬虫从待抓取URL队列依次读取,并将URL通过DNS解析,把链接地址转换为网站服务器对应的IP地址。然后将其和网页相对路径名称交给网页下载器,网页下载器负责页面内容的下载。对于下载到本地的网页,一方面将其存储到页面库中,等待建立索引等后续处理;另一方面将下载网页的URL放入已抓取URL队列中,这个队列记载了爬虫系统已经下载过的网页URL,以避免网页的重复抓取。对于刚下载的网页,从中抽取出所包含的所有链接信息,并在已抓取URL队列中检查,如果发现链接还没有被抓取过,则将这个URL放入待抓取URL队列末尾,在之后的抓取调度中会下载这个URL对应的网页。如此这般,形成循环,直到待抓取URL队列为空,这代表着爬虫系统已将能够抓取的网页尽数抓完,此时完成了一轮完整的抓取过程。

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