首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

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

2.3K100

Python 搭建车道智能检测系统

,进行多种边缘检测,然后对不同的检测结果进行融合以提取出道路图像,去除其他噪声。...图1 效果图 系统概述 1.1 对所给数据图像的车道线进行检测。 其中所给数据图像如下图可见: ? 图2 数据图像 下面我将对所用到的功能和原理将分别阐述。...图5 提取的道路图 (4)道路提取图像再次边缘检测: 利用拉普拉斯算子再次对处理后的图像进行边缘检测。并对其进行腐蚀和膨胀消除噪声。 ? 图6道路拉普拉斯边缘提取图 ?...但是其中边缘检测造成某些值不都是黑白,所以加上范围判断赋值。 ? 图12 原图绘制恢复效果 1.2 GUI窗口的搭建: 对图像处理后保存的视频读取显示,与按钮控件绑定即可。...图17 退出按钮点击效果图 代码功能实现 2.1 系统环境描述: 系统所使用的环境是python3.6.5,opencv3.14.8版本,windows10系统。编程工具使用的是pycharm专业版。

1.2K10
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

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。

2.9K60

使用OpenCV搭建违章停车检测系统

各位小伙伴大家好,今天将会带领大家一起学习如何搭建一个违章停车检测系统。需要重点说明的是,今天使用的逻辑和判定条件比较难,尤其是他的编程实现。...具体链接如下: https://github.com/hasantha-nirmal/Traffic_Violation_Detection_Yolov4_Deep-Sort 接下来我们将详细介绍如何实现这个系统...首先,我们需要简要了解一下这个项目中的停车违章检测是什么意思。...采用感兴趣区域作为停车位,我们只需使用一个摄像头即可,同时这个摄像头不仅可以同时监控和检测特定车辆占用该停车位的时间,还可以计算出每辆车必须支付的费用停车场。...cropped.save( 'outputs/caps_of_detections/parking/' + str( class_name) + str(t) + str(' .jpg')) 以上基本上是我们设计的违章停车检测系统的想法

39530

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。

78120

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: ? ?

1.1K20

教你如何搭建威胁情报库

一、前言 威胁情报是一种基于数据的,对组织即将面临的攻击进行预测的行动。预测(基于数据)将要来临的的攻击。威胁情报利用公开的可用资源,预测潜在的威胁,可以帮助你在防御方面做出更好的决策。...在企业或政府乃至国家,拥有一个高准确度,大数据量的威胁情报库是至关重要的。...二、简介 本文主要针对是初学者,刚起步的搭建自己的威胁情报库的企业,通过简单便捷的python脚本来搭建自己的恶意ip数据库。此恶意数据库的IP来源于国外较为权威的威胁情报。...之所以要收录国外的开源情报威胁库,更大程度上是因为国内各个网络安全公司不会将自己的数据库分享,也是用与我一样的思路爬取国外信息为主。...import mmap 打开IP收录文件,检测流量中的IP是否在黑名单中 file = open("reputation.data") IP ='207.241.231.146' s = mmap.mmap

1.4K20

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。

1.5K70

如何从 0 到 1 搭建性能检测系统(修正版)

本文首发于政采云前端团队博客:如何从 0 到 1 搭建性能检测系统 https://www.zoo.team/article/performance-testing-system ?...○ 自动检测 当然除了上面这些手动检测以外,百策也支持自动检测。自动检测的主要目的是统计所有收录在系统中的页面,统计哪些页面性能优化的最好,哪些优化欠佳。...○ 对接鲁班 关于鲁班是什么,可以参考这篇文章:前端工程实践之可视化搭建系统,用一句话来总结,可以说鲁班就是政采云的页面搭建系统。...鲁班页面的录入:在鲁班的新页面上线的时候,会自动调用百策录入接口,新增的页面会被录入到百策系统中。 结尾 如果你也想搭建一个属于自己的性能检测平台,并且恰巧看到了这篇文章,希望此文对你有所帮助。...本文最主要讲的是如何搭建一个性能平台。当你已经能够搭建性能平台之后,不妨可以思考下业务页面的检测模型。

2.8K51

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。]

3.4K20

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”。

3.5K10

搭建开源入侵检测系统Snort,并实现与防火墙联动

之前做入侵检测与防火墙联动时,发现这方面资料较少,研究成功后拿出来和大家分享一下。 Snort作为一款优秀的开源主机入侵检测系统,在windows和Linux平台上均可安装运行。...0X05指定某个IP通过入侵检测 启动snort时,在末尾添加如下内容就可以取消对某个IP的入侵检测: snort -c /etc/snort/snort.conf -i eth2 not (host...(4)设置 acidbase 系统管理员用户名和口令,设置系统管理员用户名为 admin,口令为 test。然后一路继续下去,就能安装完成了。...这里需要将 acidbase 目录的权限改回去以确保安全性,然后启动 snort,就表明 snort 入侵检测系统的安装完成并正常启动了: # chmod 755 acidbase/ # snort -...主要参考书籍:《Snort轻量级入侵检测系统全攻略》 下面是大牛翻译的snort配置说明,可以参考一下。

4.2K51

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

89920

人员拥挤检测系统

人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术,人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集(出现拥挤情况)时,人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。...整体来看,Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,整个系统如图5所示:首先将输入图片resize到448x448,然后送入CNN网络,最后处理网络预测结果得到检测的目标。...YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进,检测性能得到进一步的提升。...在我看来,YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方,虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足,但是它们确定可以提升检测算法的性能。

53600

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

62040
领券