声明：本人坚决反对利用文章内容进行恶意攻击行为，一切错误行为必将受到惩罚，绿色网络需要靠我们共同维护，推荐大家在了解技术原理的前提下，更好的维护个人信息安全、企业安全、国家安全。...0x01 前言 做为一名网络安全爱好者在日常工作中难免会用到一些恶意软件检测平台，用来分析一些木马样本，例如：钓鱼邮件的恶意样本分析，分析网上下载的工具是否存在木马后门，自己编写了免杀工具查看其免杀效果等...接下来，小编通过网上搜集了一些恶意软件检测的在线平台，总结如下： 0x02 恶意软件检测分析平台 VirSCAN： https://www.virscan.org VirusTotal： https:/.../any.run NoDistribute： http://nodistribute.com Hybrid Analysis： https://www.hybrid-analysis.com 魔盾安全分析...： https://www.maldun.com 微步在线云沙箱： https://s.threatbook.cn 腾讯哈勃分析系统： https://habo.qq.com 奇安信威胁情报中心： https
与“分析一个用于传播Hancitor恶意软件的Word文档（第一部分）”【https://www.freebuf.com/articles/system/181023.html】一文中描述的现象很相似。...经过对宏文档和PE负载的分析，发现本次样本包含的宏代码与Hancitor文档宏代码有较大的变化，但是通过对内含主要PE负载文件的分析，发现二者基本一致，比如IDA反汇编后形式、代码加密执行、网络通信协议...因此，可基本判定本次恶意邮件攻击属于Hancitor恶意邮件攻击行动。...二、恶意宏分析 打开后，发现宏包含了两个窗体对象UserForm1和UserForm2，并且包含的内容都是“4d5a9000”开头的字符串，很明显这是两个PE文件。 ?...三、结语 与以往宏病毒样本相比，本次恶意宏文档具备如下的几个特点： 1、没有网络下载动作。文档内直接包含恶意负载部分，没有利用类似powershell脚本下载恶意文件。 2、没有直接进程执行动作。
因此，来自以色列的网络安全以及恶意软件研究人员Ran Dubin和Ariel Koren博士开发并在Black Hat大会上发布了一款革命性的产品——以人工智能驱动的具有机器学习能力的恶意软件研究平台—...此外，SNDBOX还可以与各种第三方平台相互集成，能够参考其他来源的样本、调查信息，通过行为模式、向量、属性、标签等多个载体对恶意软件信息进行汇总。...除此之外，还会对各种签名和可疑活动进行检测，例如恶意软件是否适用Tor网络进行加密通信等。...SNDBOX数据库的搜索功能 每个记录在案的恶意软件样本都会上传SNDBOX平台，相关结果都可通过搜索结果公开访问。...除此之外，用户可以免费查看和下载任意已提交的恶意软件样本的PCAP文件（捕获的网络流量）以及样本本身的完整报告。所有用户都可以通过平台沟通交流，分享见解、资源、IOC等等。 ?
来源：天风证券 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看） 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷...
00 导语 构建恶意域名检测引擎，对海量域名进行自动化检测并识别出恶意域名，让威胁情报的检测和运营变得更智能、更高效，以缓解威胁情报分析师分面对海量威胁数据的分析压力。...黑灰域名标注数据来源于安全分析专家对可疑域名数据的人工鉴定。...通过对安全事件、威胁访问等数据进行规则挖掘，得到了大量潜在恶意的域名，安全专家通过对这些恶意域名进行溯源、分析，来判定这些域名是否为恶意域名，在MDDE-core的建模过程中，选取了这些人工鉴定的恶意域名作为黑...同时，通过对恶意域名的结构进行分析发现，一些属于同一二级域名的子域名往往从事一些相似的威胁活动，为了避免同类型域名数据的冗余导致模型过拟合，在黑域名标注数据的构建中，在同一二级域名上，随机抽取固定量的子域名作为黑域名...受益于腾讯海量安全数据的积累，恶意域名的溯源和分析有了充足的背景知识和数据集成平台，这为MDDE-core的构建提供了两个维度的准备，一是丰富的样本特征，如DNS、URL等数据，让威胁鉴定有了充足的上下文
，安全公司扫描引擎的主要作用就是样本的分类，但是不管是任何一家公司开发的引擎都会存在误报、漏报的问题，这样就需要一批人从事样本的快速鉴定与筛选工作，这类工作就是批量点样本，快速鉴定样本，每天一个样本鉴定人员可能需要人工处理上百个样本...上面的工作需要有一些快速鉴定样本的能力，说实在话，如果一直从事这样的工作，真的会很枯燥无味，像流水线上的机器人一样，每天重复做着差不多的劳动，也不需要知道太多的恶意样本分析知识，只需要知道一些简单的知识即可处理...，然后再深入的研究学习病毒知识，真正的成为一个恶意样本分析员，而不是简单的样本鉴定人员，其实任何一个行业都是如此，先简后难，真正要成为一个行业某个领域的专家，绝不是一两天的事情，需要持续不断的学习和研究...由于现在安全大环境，黑产团队会通过各种不同的恶意样本攻击各种不同平台的，但是现在做企业安全，目前来说主要是以Window/Linux平台为主，云安全服务器主机也主要以Windows/Linux为主，MAC...恶意样本分析是一项非常复杂的工作，需要学习的东西很多很多，涉及到的知识面也很广，后面可能还会遇到各种不同平台的文件需要分析，做恶意样本分析工作真的需要不断的学习，同时还需要跟各种恶意样本分析专家进行交流
回忆起百万级营销资源，大家可能印象最深当属聚美去年“免费送”的活动了，聚美CEO陈欧在社交平台上说：“没有什么理由，就是想回馈你们...”...针对电商、O2O、P2P、游戏、支付等行业在促销活动中恶意刷取优惠福利这样一种“薅羊毛”行为的团队，我们叫做“羊毛党”。一不小心，企业就会蒙受像上述截图那些案例里的经济损失。 “羊毛党”获益图示 ?...天御能为你们做什么呢 腾讯云天御防刷服务，在原有组合策略的基础上实现了新一代智能防刷引擎，依托腾讯海量黑产数据提供的行为样本，通过组合矩阵最大程度的识别羊毛党的对抗行为。...通过腾讯云合作伙伴的实际验证，天御防刷服务的恶意识别率高于96%。...天御有活动防刷、注册保护、登录保护、消息过滤、图片鉴黄、验证码、反欺诈几大服务，其中天御活动防刷服务针对电商、O2O、P2P、游戏等不同行业的营销和支付场景的恶意行为，具备风险拦截和识别的能力。
面临内忧外患，腾讯智慧零售联合腾讯安全、腾讯WeTest质量开放平台，推出基于小程序的一整套安全解决方案，帮助商家建立边界防护、业务防护、数据防护三大体系“防护墙”，严防生意“后院起火”。 ?...事中拦截 多层防御体系，全面护航 小程序电商经常会面临活动中DDoS、web恶意流量攻击和羊毛党盗刷等黑产行为，造成营销金大量流失。...腾讯基于21年在营销风控和web业务安全能力的经验积累，帮助商家智能识别、拦截web攻击，精准判别并过滤营销欺诈行为。...案例： 永辉生活小程序使用了天御防刷服务，依托腾讯海量黑产数据提供的行为样本和实时策略系统，每年帮助永辉累计识别近百万恶意帐号，节约近千万线上促销费用。...关于腾讯WeTest 腾讯WeTest是由腾讯官方推出的一站式品质开放平台。十余年品质管理经验，致力于质量标准建设、产品质量提升。
二、安天追影对样本的分析 在对利用CVE-2017-0199漏洞的一些样本及变形的分析中得出了该类样本的一些惯用攻击手法。...2）安天追影具备连接外网的条件，且攻击者的远程命令与控制服务器仍正常工作 这种情况下，安天追影的动态分析环境能够访问真实的互联网，样本在运行中能够成功地访问到存放恶意文件的C2服务器，下载C2服务器上的恶意文件并执行...安天追影可通过动态还原恶意样本的执行过程，利用hook和注入技术监测样本各执行阶段的操作，采集实时运行数据，根据自定义规则进行行为判定，深度输出样本行为。 ?...2、单独部署 安天追影单独部署到用户内部网络中，对投放至安天追影中的文件进行深度鉴定，并输出鉴定结果。鉴定结果可用于未知样本分析研究、已知病毒样本分析研判等。 ?...4）与OA系统联动：对文件进行鉴定分析，根据鉴定结果标识文件，方便文件管理。 5）文件存储服务器：对服务器上的文件进行鉴定分析，根据鉴定结果对文件进行管理。 ?
不仅如此，恶意程序也猖獗不断。...2017年1月-7月，360互联网安全中心累计监测到移动端用户感染恶意程序1.3人次，平均每天恶意程序感染量达到了61.5万人次；新增恶意程序样本483.9万个，平均每天截获新增手机恶意程序样本近2.3...一个简单的例子是，促销短信并不总是讨人厌，尤其是在双十一、双十二这样的大促前夕，用户反而期待收到感兴趣品牌的促销信息。...然而，作为移动安全的基本功之一——短信拦截功能，却往往是一刀切地对促销短信予以拦截。显然，这是不符合用户体验提升的。而如何有选择的拦截促销短信，就成了考量移动安全平台AI能力与否的一环。...一方面是人工智能技术驱动下的场景分析与识别，与用户进行实时的交互，并针对用户的使用行为进行机器训练，进而可以做到对诈骗等不安全事件更精准的识别；另一方面，则是在此基础上，结合态势感知对诈骗溯源分析，综合各方面数据
例如电商平台在举行大型促销活动时，往往面临着刷单和网站性能瓶颈的双重挑战，针对这个艰巨的任务，EdgeOne的引用能否成功支撑得起来么？...优势汇总如下： 防刷单：EdgeOne的智能分析系统能够识别并阻止异常流量，保护促销活动的公平性。...因为电商零售行业会经常举办各种促销活动，如双11、黑五等各种高并发活动。这些活动往往伴随着流量短时间基数激增，对平台的稳定性和安全性提出了更高要求，这也完全考验着平台的能力。...同时，EdgeOne 的反欺诈技术可以有效防止刷单等恶意行为，保护促销活动的公平性，想想具有这方面极致的性能跟服务，这不是妥妥的电商领域的左膀右臂，不二之选么。...在一次大型促销活动中，某电商平台通过EdgeOne 的动态扩容和智能调度，成功应对了流量高峰，平台运行稳定，其中未出现服务中断事件发生（对于一般电商平台而言，已经非常成功了）。
数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。...对餐饮企业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，以及天气、节假日、竞争对手及周边商业氛围等外部数据，之后利用数据分析手段，实现菜品智能推荐、促销效果分析...、客户价值分析、新店选点优化、热销/滞销菜品分析和销量趋势预测，最后将这些分析结果推送给餐饮企业管理者及有关服务人员，为餐饮企业降低运营成本、提升盈利能力、实现精准营销、策划促销活动等提供智能服务支持。...促销活动数据：促销日期、促销内容以及促销描述等。 外部数据：如天气、节假日、竞争对手以及周边商业氛围等数据。...05 挖掘建模 样本抽取完成并经预处理后，接下来要考虑的问题是：本次建模属于数据挖掘应用中的哪类问题（分类、聚类、关联规则、时序模式或智能推荐）？选用哪种算法进行模型构建？
据免费的可疑文件分析服务安全平台 VirusTotal的数据，恶意软件的伪装技巧比我们想象的要大的多。...具体结果如下图所示： 【图：恶意软件分发滥用最多的域】 使用窃取的代码签名证书 还有一种伪装方法是，从公司窃取有效证书对恶意软件样本进行签名，这将大大提高其逃避主机上的AV检测和安全警告的概率...在2021年1月至2022年4月期间上传到VirusTotal 的所有恶意样本中，签名的样本超过一百万，其中 87% 使用了有效证书。...【图：使用的应用程序图标是恶意软件的诱饵】 我们在最近的 SEO 中毒活动中看到的流行的 Windows 优化程序 CCleaner 是黑客的主要选择之一，并且其分发量的感染率异常高。...对于那些在搜索结果中可能排名较高的促销广告，我们应该保持足够的警惕，因为他们看起来像是合法网站，欺骗性非常高。 下载安装程序后，用户还需在执行前对文件执行 AV 扫描，以确保它们不是伪装的恶意软件。
作为上半年规模最大的促销活动，各大电商平台给出了最大的优惠力度，成绩也都再创新高。 为保障大促顺利进行，腾讯云提前调度资源、组织驻场团队，提供了全方位的保障方案。...腾讯安全也一路护航，本次“618大促”期间，电商平台的“活动防刷”总防护次数达到16亿，防护住2.7亿张优惠券，保证不被恶意薅走。...弹性应对流量峰值 虽然都是大促，不同电商平台的模式不同、促销策略不同，流量峰值出现的时间也不同。比如，京东在6月18日凌晨，流量猛增，早就“加车完成”的买家目的明确，到点就抢。...面对充满不确定性的流量峰值，腾讯云CDN有超高的带宽储备，足以应对促销活动时爆发性的用户访问请求，快速伸缩的负载均衡CLB可以实时调整集群规模以适应促销流量的增长，无需人工介入。...电商平台上，有用手机进行直播的小型场次，也有平台方请明星用专业设备来进行的大型直播活动，腾讯云通过私有协议+RTMP标准协议的混合兼容，可以灵活适应不同的并发场景和设备。
、识别、联通、互动等智能化应用中） 外部公开数据： 政府和相关机构提供的公开数据； 竞争对手主动公开的数据； 行业协会或相关平台组织提供的统计、资讯数据； 第三方的组织或个人披露的与企业相关的数据。...：用户购买促销商品和非促销商品的收入情况 活动收入贡献：活动收入贡献占比=（活动直接收入+活动间接收入）/全站订单成交金额 活动拉升比例：可以指销量拉升、销售额拉升、订单量拉升等；活动拉升比例=（活动期间收入...销售预测模型：根据历史的销售数据来预测未来可能产生的销售情况，常用于促销活动前的费用申请、目标制定、活动策划等的辅助支持。可通过时间序列、回归和分类方法实现。...异常订单检测：用来识别在订单（尤其是促销活动中的订单）中的异常状态，目的是找到非普通用户的订单记录，例如黄牛订单、恶意订单、商家刷单等。其实现主要是基于监督式分类算法和基于非监督式的算法这两类方法。...一般情况下，企业做促销活动都会同时产生销售额提升的现象，但不能看到销售提升就盲目认为是促销活动导致的，需要通过多种假设检验的方式做显著性分析。
EdgeOne作为一款前沿的边缘计算平台，凭借其独特的分布式架构、智能缓存、内容分发、安全防护等功能，为游戏、视频、电商零售、金融等行业提供了高效、安全且用户友好的解决方案。...token={token}"三、电商零售：促销活动防刷、网站加速电商零售领域在促销活动中常常面临黄牛党刷单、库存瞬间被抢空等问题。...EdgeOne通过智能识别异常访问行为，实时拦截机器人刷单，保障促销公平性。同时，EdgeOne的边缘缓存技术可以大幅提升商品详情页、活动页面的加载速度，提升用户体验。...实践案例： 利用EdgeOne防止限时抢购活动被恶意刷单。...同时，EdgeOne提供的AI反垃圾工具能够实时识别并过滤恶意、违规的用户帖子，维护社区的健康环境。实践案例： 利用EdgeOne实现社交媒体平台的用户内容分发与反垃圾策略。
③ 定期对菜品销售情况进行统计，分类统计出好评与差评菜，为促销活动和新菜品的推出提供支持。 ④ 根据就餐频率和金额对顾客的就餐行为进行评分，筛选出优质客户，定期回访和送出关怀。...对餐饮业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各种菜品销量、成本、会员小费、促销活动等内部数据，以及天气、节假日、竞争对手和周边的商业氛围等外部数据。...利用数据分析手段，对菜品实现智能推荐、促销结果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销滞销菜品分析和销量趋势预测。...餐饮企业菜品信息：菜品名称、菜品单价、菜品成本、所属部门等； 菜品销量数据：菜品名称、销售日期、销售金额、销售份数； 原材料供应商资料及商品数据：供应商姓名、联系方式、商品名称；客户评价信息； 促销活动数据...数据探索和预处理的目的是 为了保证样本数据的质量，从而为保证模型质量打下基础。 数据探索主要包括：异常值分析、缺失值分析、相关分析、周期性分析等。
黑产“羊毛党”现状介绍 “羊毛党”一般先利用自动机注册大量的目标网站账号，当目标网站搞促销、优惠等活动的时候，利用这些账号参与活动刷取较多的优惠，最后通过某宝等电商平台转卖获益。 一....也就是说，这些“羊毛党“在电商促销或优惠活动中，已逐步形成了相对完善的刷单及变现工作流程（见图1：电商刷单团伙工作流程）: [1509501258853_3782_1509501200197.png]...模型训练最大的难度在于样本的均衡性问题，拆分成子问题，就不需要考虑不同账号类型之间的数据配比、均衡性问题，大大降低了模型训练时正负样本比率的问题。 3.逻辑的健壮性。...腾讯安全团队研发了一个叫魔方的大数据处理和分析的平台，底层集成了MySQL、MongoDB，Spark、Hadoop等技术，在用户层面我们只需要写一些简单的SQL语句、完成一些配置就可以实现例行分析。...电商企业接入天御系统，启用带防刷能力的业务架构 通过剖析腾讯对抗“羊毛党”刷单的防刷系统技术架构与原理，我们了解到了天御系统可以帮助咱们电商企业在促销、优惠活动时，有效打击黑产刷单团伙。
情报分析 : 情报的实现原理分析，样本原理分析、高危玩家，黑灰产场景，黑名单库，作弊工具集，作弊作者库。 情报溯源: 溯源黑灰产作者信息、固定作者的黑灰产证据。...源数据层: 设备环境数据、三方情报、风控数据、业务数据、恶意可疑样本检测 数据开发层: 异常环境数据、异常业务数据、防控策略。...溯源分析层: 情报数据自动溯源分析、样本分析、网络特征、作弊方案分析 数据存储层: 外部黑灰产识别数据，黑灰产数据规则 数据应用层: 防控、风控、打击、大数据关联。...基于蜜罐技术和情报挖掘能力构建黑灰产监测平台，主要监测黑灰产交流渠道、攻击工具、攻击流量、使用资源（比如: 恶意IP、恶意手机号、恶意账号等），并将数据进行沉淀形成业务情报平台。...打击取证 游戏黑灰产的整个打击可细分为:溯源、分析、报案、取证、打击五个阶段。 溯源阶段 : 需要通过检测数据、异常日志、行为、样本，明确作弊手法、作弊工具。
黑产作弊工具多种多样，羊毛党渗透到各行各业，恶意流量不断瓜分着企业利益……腾讯安全联合阿拉丁推出“企业级小程序安全系列专项方案”，立足于小程序安全行业现状，基于腾讯20多年风控实战经验沉淀，依托腾讯海量业务构建的智能风控体系...大促活动受黑产损害企业如何“绝地反击”？“双十一”、“618”等活动大促期间，企业品牌的营销活动不胜枚举，活动权益发放等福利受黑产损害。更有甚者，对小程序发起恶意攻击，导致活动系统故障等问题出现。...对此，腾讯安全联合阿拉丁推出的小程序安全产品针对企业各类营销场景，提供促销优惠安全、会员运营安全、社群安全以及经营洞察服务，通过大数据分析和机器学习智能算法，帮助客户在发放会员卡、低价商品秒杀、会员拉新等场景进行会员检查判断...但大部分企业却面临无内容安全团队、缺乏智能分析能力、响应时效滞后等内容安全工作开展痛点。...活动被羊毛党占领品牌如何玩转营销？琳琅满目真假难辨的促销活动，哪些才是最实惠的，付出最少又能收获最多呢？又有哪些，不用付出金钱就能轻松赚到呢？
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