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浅析PRODIGAL:真实企业中的内部威胁检测系统

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。...0x02 检测方法 2.1 特征选择 特征选择上,PRODIGAL主要根据获得的数据集提取出计数(Aggregation)和比例(Ratio)两类特征,这些特征一共分成7类,共计111个: ?...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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京东物流仓储系统618保障背后的运维秘诀

京东物流超强仓配体系,特别是在电商行业中独有的仓储系统,在其中起到了决定性的作用。...当前京东的库房已经遍布全国,京东仓储管理系统(简称WMS系统)是最核心的生产系统,涵盖了从入库,复核,打包,出库、库存和报表等等环节。...而作为系统最后端的数据库,不仅仅承担着存储数据的任务,还是系统可用性的最后一道防线,如何保证仓储系统数据库的高性能和高可用,直接决定了库房生产是否能顺畅进行。...但是随着业务规模的增长,全国各地库房建设日益增多,数据量也与日倍增,而对系统的高性能和高可用的要求却越来越高,如何在现有架构模式下,还能保障系统的高效稳定运行,故障及时恢复,都对仓储系统的运维带来极大的挑战...四、故障自愈 仓储数据库故障自愈系统主要解决两个问题,一个是故障的自动切换,一个是组件的自动恢复。系统功能图如下所示: ?

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有此方案在手,活动不用愁!

基于微信生态下的获客转化成为众多电商、新零售等企业的主战场之一,基于小程序 / 公众号 H5 / 视频号等微信场景下的节日、直播带货、整点「秒杀」等营销活动,再通过企业微信搭建私域用户流量池,早已成为众多电商...更低成本 活动专属资源包服务配置,实用实收,降低核心服务资源投入。 02....( 客户小程序访问量 ) 全链路性能优化 从小程序前端接入层到后端数据库,从外部链路到 VPC 网络,针对客户预估的 QPS 做全链路性能分析、监控及调优,降低响应时间、提高系统吞吐量和整体服务的可用性...GitHub: github.com/serverless 官网: cloud.tencent.com/product/serverless-catalog 点击「阅读原文」,了解更多营销一站式解决方案详情

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618技术揭秘:弹窗搭投实践

Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用,本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理,以及在 618 等重要场景中的应用和实践...618 来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在中的重要性是其次的,而主要是营销类的弹窗,它们往往具备以下特点: 突发创意/需求:偶然的创意玩法,或突发的外部业务需求,时效性要求高,即上线时间不可逾期...尤其后续一些考虑 h5 实现的弹窗,完全可以迁移到这套搭投系统中,通过对比 h5 弹窗开发(图左侧)及搭投的方式(图右侧),可以大致看到使用搭投系统的优势: 图14.

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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。...恶意行为一直都是逐渐积累的不满的爆发。这种不满既可以是工作上的,也可以是工作之外的。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。 工作场所中的不开心迹象如果以“反生产行为(CWB)”表现出来,倒是相对容易检测。...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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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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电商GMV和支付规模预测

在电商时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。...本篇文章,就简单地说一说在做大预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候,预测是允许存在一定误差的,我们无法要求实现百分百的准确,但是至少,需要做到和最终结果在数量级上是一致的。...这里很明确的,我们就是要预测某个大时间段的GMV,做本次预测的核心目标是,让业务方做好对促销资源投入的评估,最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中,通常是基于历史GMV趋势做预测的,衡量的是历史期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大GMV=前平销期GMV*爆发系数,其中,前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样,预测的输出结果就明确了,首先是用户id,用于用户的分类,例如基于此,可以将用户分为A组、B组等;其次是不同分类用户的购买概率,例如A类、B类客户购买概率分布是多少;最后是的购买金额。

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语言模型面临的威胁—概览

本系列文章,主要是从外部威胁者视角下讲述语言模型及语言模型相关应用面临的威胁,以及一些建议,助力语言模型健康发展。...一、语言模型威胁介绍 1、威胁来源 对于语言模型相关应用来说,威胁的主要来源分为舆论、法律、监管、竞对、黑灰产这五类。...2、对系统的影响 各大威胁源对系统的影响可以从可用性、完整性、保密性三个角度出发。...第二部分则需要通过模型本身的漏洞或者应用系统的漏洞来对语言模型应用进行攻击。...二、语言模型外部事件 通过上面的框架,整体了解语言模型相关的威胁后,我们可以看下外部发生的和AI相关的事件。

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电商,性能测试都在做什么?

电商期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力,核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性,为了需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客,来聊聊电商期间,性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS:由于某些原因,这篇博客延期了将近一个月才发布,不过即将为双十一做准备,到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重,为了保证在期间系统能稳定运行,需要梳理出核心的业务。如下图: ?...②、除了核心业务流程,还有时会有一些抢购秒杀抽奖等活动,这类型的业务一般具有短时间内流量剧增,商品优惠券数量有限下的超卖现象,因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说,第一次大力度的,只能通过高峰流量来进行倍增预估,然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面,有时候会有其他合作渠道的引流。

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数据库如何应对保障活动

数据库作为系统的重要节点,其稳定性和性能格外重要,数据库的全力保障是一个的挑战。电商,这场没有硝烟的战争很多人已有体会,在此不再赘述。...“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理活动用到的系统链路,对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。...备用物理资源清单需细化到服务器类型、操作系统、资源规格、预装系统、IP等情况。 16.DBA值班计划编制。 二.促进行时 1.注意对数据库监控系统及时监控。 2.链路数据延时监控。

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“618”你准备好了吗?

流量高峰期,一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败,立即下单报错,购物车内添加的商品丢失等问题,用户就会对平台,乃至品牌本身产生“心理阴影”,那么我们该如何对系统进行“彻查”,才能保障期间用户的顺滑体验呢...一到心就慌?...诉求1   在期间,服务器承压往往是个重大的考验,而很多企业往往会忽视压力测试这一环节,没有正确预估系统能承载的最大流量,或是虽然提前做了压测,但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案,并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案   为保障活动顺利开展,WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案,能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈,...目前,压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大前的压测专家服务,帮助企业高效解决性能瓶颈问题,保障期间核心系统的稳定性。

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12顶级云安全威胁

在上周召开的RSA会议上,CSA(云安全联盟)列出的“Treacherous 12”,即企业组织在2016年将面临的12顶级云计算安全威胁。...CSA建议,企业组织应当将适当控制作为“防御和检测的第一线”,而安全威胁模型应用程序和系统建模,包括数据流和系统架构设计,便成为了开发生命周期的重要组成部分。...安全威胁4:利用系统漏洞 系统漏洞,或利用程序中的bug,并不是什么新闻了,但他们的确已经成为多租户云计算中所出现的大问题了。...庆幸的是,针对系统漏洞的攻击可以通过“基本的IT流程”来减轻,CSA表示说。最佳实践方案包括定期的漏洞扫描,及时的补丁管理,并迅速跟踪报告系统的安全威胁。...主要的云服务提供商利用先进的技术来防止APT渗入他们的基础设施,但企业客户需要积极的检测APT对于其云帐户的攻击,因为其可能会在他们内部部署的系统中。

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