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通用系统设计之优惠卷

但最近有一个需求 -> 优惠卷,之前很多朋友让我出一篇优惠卷相关的文章。这不,本章应了大伙的愿。开始我自己的表演 ?? 更别提interface在框架中的使用了,感觉好无用处的举爪~ 策略模式 优惠卷的存在到消亡至少要经历三个步骤(创建->使用->失效),以下为优惠卷完整生命周期图, ? 优惠卷有几百种几千种的优惠(骗人)方式(姿势),结合PHP代码来解决优惠卷应如何创建更合适,首先先创建一个类作为优惠卷的模版 class UserCouponTem { } 这个模版则是一个树根,未来所有优惠卷都要通过这个根去扩展 ,接下来创建一系列的优惠卷参数,例如与设计数据表一样,如下所示,通过成员变量的方式,束缚了优惠卷的具体字段。 这样做可能有以下几点好处 可扩展性强,能够应对各种优惠卷的表达方式 可维护性强,如果有新类型的业务可直接通过服务容器注入 代码优雅,便于阅读,无论是新入职员工还是他人都很容易读写优惠卷的代码(比较优惠卷的业务实际很复杂

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浅析PRODIGAL:真实企业中的内部威胁检测系统

无独有偶,DARPA也在2012年出台了ADAMS项目,该项目专门用于美国国内敏感部门、企业的内部威胁检测。 因此今天我们来了解下PRODIGAL,希望从中可以为我们研发自主可控的内部威胁检测系统带来借鉴。 PRODIGAL不再试图用一个固定的分类器使用架构来检测异常,而是根据不同的威胁类型建立灵活的检测架构。 美国SAIC和四家高校研发的PRODIGAL系统通过多种算法的灵活使用,使得现实中部署内部异常检测系统成为可能。 PRODIGAL已经在美国的部分涉密企业中部署,在运行中不断改进优化和丰富攻击特征语言数据库,相信PRODIGAL会成为将来第一款部署的强大内部威胁检测系统

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    浅析基于用户(角色)侧写的内部威胁检测系统

    作为抛砖引玉,今天我们介绍一种内部威胁检测系统架构,希望可以对大家了解这个领域有所帮助。 企业中的内部威胁检测系统要求 企业中部署内部威胁检测系统的前提是实行内部安全审计,内部员工的计算机操作与网络使用行为应得到详细的记录,无论使用何种商业审计软件,进行内部人行为监控起码应包括以下类别: 登录事件 内部安全审计的基础上,我们可以建立内部威胁检测系统,该系统应当满足几个最基本的需求: 检测系统可以对内部用户行为进行风险判定,给出一个风险预估值供安全人员分析(数值化结果); 检测系统应可以检测常见攻击 小结 信息化的发展导致内部威胁的潜在危害越来越大,因此实际中的内部威胁检测系统便成为了亟待研究的问题。今天我们介绍了一种基于用户/角色行为的三层内部威胁检测系统框架。 传统的异常检测更多侧重于特征矩阵分析,而忽视了实时检测与多指标异常分析,多指标异常检测正是实现多类内部威胁检测的有效方法,因此三层检测系统一定程度上弥补了上述不足。

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    通过ZAT结合机器学习进行威胁检测

    zeek是开源NIDS入侵检测引擎,目前使用较多的是互联网公司的风控业务。zeek中提供了一种供zeek分析的工具zat。 Pandas数据框和Scikit-Learn 动态监视files.log并进行VirusTotal查询 动态监控http.log并显示“不常见”的用户代理 在提取的文件上运行Yara签名 检查x509证书 异常检测 对域名进行检测,并对这些url进行“病毒总数的查询” ? 当你的机器访问 uni10.tk 时输出效果如下 ? 针对x509.log的数据,因为有些钓鱼或者恶意网站流量是加密的。 针对异常检测我们可以使用孤立森林算法进行异常处理。一旦发现异常,我们便可以使用聚类算法将异常分组为有组织的部分,从而使分析师可以浏览输出组,而不用一行行去看。 ? 输出异常分组 ? 检测tor和计算端口号。通过遍历zeek的ssl.log文件来确定tor流量这里贴出部分代码 ? 输出结果如下: ? ?

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    心理分析:检测内部威胁 预测恶意行为

    内部人威胁可能是最难以检测和控制的安全风险了,而对内部人威胁的关注也上升到了出台新法案的地步——2017年1月美国国会通过《2017国土安全部内部人员威胁及缓解法案》。 最近几年,这些方法有了用户行为分析(UBA)的增强,使用机器学习来检测网络中的异常用户行为。 Exabeam首席执行官尼尔·颇拉克解释称:“行为分析是得到内部人威胁真正洞见的唯一途径。 他说:“如果对低价值资产下手,那就不成其为威胁了。异常行为如果在业务上说得通,那也同样不应该归入威胁行列,比如被经理批准了的雇员行为。 INSA的理论是,这种渐进式不满的线索,能够,也应该,被技术检测出来。机器学习和人工智能就可以做到。 该早期检测可使经理们干预,乃至帮助挣扎中的雇员,预防重大安全事件发生。 INSA称,检测并缓和有恶意内部人倾向的雇员,有3个关键认知:CWB不会孤立发生;CWB往往会升级;CWB甚少是自发的。 如果早期无害CWB可以在升级之前被检测到,那么内部人威胁缓解也就成功可期了。

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    内部威胁那些事儿(二):系统破坏

    内部系统破坏威胁定义 第一章中我们引用CERT的表述对内部威胁进行了整体定义:内部威胁攻击者一般是企业或组织的员工(在职或离职)、承包商以及商业伙伴等,其应当具有组织的系统、网络以及数据的访问权;内部威胁就是内部人利用合法获得的访问权对组织信息系统中信息的机密性 最终企业的安全监管部门从取证镜像中检测出了发送邮件的实际终端,定位了小李。最终小李被判有期徒刑并处罚金。 3.7 技术监测 当用户的不满达到阈值,终于决定实施内部攻击时,其行为就会在内部审计系统中有所体现。因此技术监测是内部威胁检测的决定性依据。 应对模型主要涉及内部人的攻击动机发现、攻击行为检测两个方面,核心思路是能够预测具有攻击动机的内部人,及早进行措施预防或抑制内部威胁。 总之,应对内部破坏威胁,需要人力资源部门与信息管理部门的协作,从内部人动机与行为先兆等诸多表现中,预测潜在的内部攻击者,检测实施的内部威胁,快速抑制威胁的影响。

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    基于深度学习的内部威胁检测:回顾、挑战与机遇

    一、介绍 内部威胁是组织内部人员带来的恶意威胁,它通常涉及故意欺诈、窃取机密或有商业价值的信息、或者蓄意破坏计算机系统。内部威胁拥有不易察觉、发展变化的特点,这使得检测特别困难。 根据来自CERT的最新的技术报道,一个恶意的内部威胁被定义为“一个现在的或以前的雇员,承包商或商业伙伴有被授权的入口接触到组织的网络、系统或者数据,并且有意超出或有意使用该访问权限,从而对组织信息或信息系统的机密性 与外部攻击相比,内部攻击的足迹难以隐藏,内部人员的攻击很难去检测因为恶意的内部威胁已经有被授权的权利通往内部信息系统。内部威胁检测在过去十年里吸引了大量关注,于是许多内部威胁检测方法被提出。 数据集由来自各种数据源的日志组成,如鼠标、敲击键盘、网络和系统调用的主机监控日志。 CERT数据集:2013年。是一个人造的数据集,包含带有标记的内部威胁活动的系统日志。 [在计算机专业术语中,Session是指一个终端用户与交互系统进行通信的时间间隔,通常指从注册进入系统到注销退出系统之间所经过的时间。以及如果需要的话,可能还有一定的操作空间。]

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    威胁建模系统教程-简介和工具(一)

    威胁建模是一种基本的安全实践。定义是通过识别系统和潜在威胁来优化提升安全性,设置对策防止和减轻系统威胁的影响。 架构安全分析重点关注三个阶段:安全控制、系统设计、软件开发过程,威胁建模是第二阶段其中一部分工作。 制定适合自己的威胁列表,然后计算并考虑如何评估(DREAD)修复和设计来降低、转移、接受风险。2、识别特定攻击,上一步偏通用原则,每个存在的系统各自不同。3、对软件底层依赖、供应层面进行分析。 工具 这项安全能力学习的梯度陡增,从业者需要具备专业安全、开发、系统知识而且辅助的自动化程序很少。而系统创建完整的安全威胁模型需要深入了解。 开源、商业工具可以辅助我们快速、美观、系统地构建威胁模型、输出威胁文档。我们总不能在白板上“开局一张图,其他全靠说”。

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    工装穿戴检测系统 着装合规检测识别系统

    工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练,完成图片视频实时分析,着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别;即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址 工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容,不用人工控制;识别监管区工作人员工作服装,真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理;降低乱报和泄露;视频录像,便捷后管理方法查看。 现阶段,优化算法已经快速更改人民的生活习惯性,工作服装识别优化算法还在静电场、施工工地、金融机构系统等安全性场地应用推广,现阶段北京、上海、深圳等一线城市已普及化,但天津、西安、大连、苏州等二线城市已经检测应用环节

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    物联网生态系统的硬件威胁

    8.26.19-iot-ecosystems-1068x656-1.jpg 物联网生态系统和地球上的任何生物群落一样,不断受到各种规模的威胁。 虽然DDOS攻击来自外部环境,但来自内部物联网设备本身的新威胁正在恶化。在本文中,我们将讨论物联网硬件的一些常见威胁,这些威胁可能会削弱解决方案。 这些晶体管受量子力学的支配,影响着预测系统绝对确定性的能力,并使位翻转成为现实,但这并不是唯一可以进行位翻转的威胁。 有一个针对该问题的硬件解决方案,称为纠错码存储器(EECM),它可以通过存储奇偶校验位并通过其内存不断运行检测算法来应对意外的位翻转。 当在系统检测到逻辑数据异常时,通过对多个数据库进行频繁的状态检查,这些数据库可以进行验证和(如有必要)标记,可以将系统用于抵抗位翻转。

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    流量威胁分析系统与Tenable生产实践

    流量过滤:在流量获取阶段,对数据进行过滤成本开销比较大,通过对滤过滤条的件设定,规则解析,规则下发执行,可在在流量读取阶段对数据进行过滤,异常检测威胁报警:流量数据作为系统的输入并不直接产生收益,当系统产生有效的威胁报警,就能体现出系统威胁感知价值,将威胁情况第一时间通知责任相关人,防患于未然。 关于流量威胁系统的核心指标:漏报率和误报率。 Tenable规则系统是面象用户友好的,用户可以自定义插件,增加检测规则,扩展系统的功能。 0×06总结 同网络环境下,如何部署多种威胁检测系统,抽象出核心处理模型, 归纳系统关键处理任务,是因近期非安全领域朋友遭遇网络入侵事件。

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    皮带撕裂检测系统

    皮带撕裂检测系统通过Python基于YOLOv7架构模型实时监控传动现场皮带的工作状态,皮带撕裂检测系统24h全天候对皮带进行多方向实时检查,尽快发现皮带安全隐患,避免扩大损失。 图片相对于其他类型的工具,YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS A100,53.9% AP)速度上高出 509%,精度高出 2%,比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共 我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。图片

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    境外黑客攻击我国视频监控系统威胁通告

    通告编号:NS-2020-0005 2020-02-07 TAG: 摄像头、视频监控系统 版本: 1.0 1 漏洞概述 近日,有境外黑客组织发布推文宣布将于2月13日对我国实施网络攻击,本次攻击主要目的是对视频监控系统实施破坏活动 与视频监控系统集成商建立联动机制,关注产品官网或国家权威机构发布的漏洞公告,及时更新最新补丁及固件; 5. 对暴露在互联网上的网络设备、服务器、操作系统和应用系统进行安全排查,包括但不限漏洞扫描、木马监测、配置核查、WEB漏洞检测、网站渗透测试等; 6. 通过大数据平台能力,对网络安全状况进行综合分析与评估,对视频监控设备进行威胁检测,异常行为分析,并进行威胁追踪和攻击溯源,全面掌握视频监控设备安全威胁态势。 基于多年的安全攻防研究,绿盟科技在网络及终端安全、互联网基础安全、合规及安全管理等领域,为客户提供入侵检测/防护、抗拒绝服务攻击、远程安全评估以及Web安全防护等产品以及专业安全服务。

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    安全威胁无孔不入:基于Linux系统的病毒(转)

    1、病毒名称:   Linux.Slapper.Worm   类别: 蠕虫   病毒资料: 感染系统:Linux   不受影响系统: Windows 3.x, Windows 并向 server发送无效的“GET”请求,以识别Apache系统。一旦发现Apache系统,它会连接443port。并向远程系统上的监听SSL服务发送恶意代码。    每一个被感染的系统会对UDPport2002进行监听,以接收黑客指令。   此蠕虫利用后缀为例如以下数字的固定IP地址对Apache系统进行攻击:   3。 4。 6, 8。 9。 Windows 98, Windows Me, Windows NT, Windows Server 2003, Windows XP 操作系统。它依据操作系统类型感染当前文件夹的可运行文件。 蠕虫一旦进入到一个新系统并在此系统上成功执行的话。它会下载并执行shell脚本(script.sh),这样蠕虫的自我生殖过程就告完毕。

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