然而，使用深度学习模型来进行内部威胁检测仍然面临许多与内部威胁检测数据的特征相关的挑战，例如极小量的恶意活动以及自适应攻击。因此，发展先进的可以提升内部威胁检测表现的深度学习模型，仍有待研究。 在本工作，我们主要回顾了深度学习在内部威胁检测中的研究进展，并且指出深度学习用于内部威胁检测的潜在的未来的方向。在第二部分，我们首先简短地回顾了深度学习以及他在异常检测上的应用。 在第三部分，我们介绍了常用的用于内部威胁检测的数据集，解释了为什么内部威胁检测需要深度学习，并对近年来基于深度学习的内部威胁检测的研究工作进行了综述。 3.3为什么要用深度学习进行内部威胁检测? 在深度学习模型的许多吸引人的特性中，深度学习用于内部威胁检测的潜在优势可以总结如下。 3.4用于内部威胁检测的深度学习 在这一小节中，我们回顾了主要的文献，并基于采用的深度学习架构对基于深度学习的内部威胁检测论文进行了分类。
本文探讨内部威胁检测数据集分类办法。 春恋慕 月梦的技术博客 内部威胁检测数据集可以分为五类：Traitor-Based、Masquerader-Based、Miscellaneous Malicious、Substituted Masqueraders
使用 SYSMON 检测 CACTUSTORCH CACTUSTORCH 是一种 JavaScript 和 VBScript 的 shellcode 生成器。 WMI 或者 SBW/SW COM 对象的文档 在这篇文章中，我们将讨论如何检测攻击者使用的两个方法来绕过基于宏的 office 恶意文件的现有标准/已知检测。 （winword.exe 没有生成任何东西，从而绕过标准检测规则）： ? ? 在 macro 执行过程中，winword.exe 会载入 4 个 WMI 相关模块，这些模块并不常用，所以可以用来检测这种技术。 我们能够用上面的追踪来建立 EDR 或者系统检测规则。
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。
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： ? ?
本文的目的是双重的 - 了解致命疾病疟疾的动机和重要性以及深度学习在检测疟疾方面的有效性。 将在本文中介绍以下主要主题： 这个项目的背景 疟疾检测方法 疟疾检测的深度学习 卷入神经网络（CNN）从头开始训练 使用预训练模型进行迁移学习 本文的目的是要展示人工智能如何有助于疟疾检测，诊断和减少手工劳动 疟疾检测绝对是一个密集的手动过程，所以可以使用深度学习自动化。 疟疾检测的深度学习 通过定期手动诊断血涂片，这是一个密集的手动过程，需要适当的专业知识来分类和计数寄生和未感染的细胞。 使用像CNN这样的深度学习模型进行自动疟疾检测可能非常有效，便宜且可扩展，特别是随着迁移学习和预训练模型的出现，这些模型即使在数据量较少等限制条件下也能很好地工作。 Rajaraman等人的论文。 深度转学的想法 本文目的是否可以利用预先训练的深度学习模型通过在上下文中应用和迁移其知识来解决疟疾检测问题。 将应用两种最受欢迎的深度转移学习策略。
目标检测算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：Two stage和One stage。 R-CNN系列 1）R-CNN ① 定义 R-CNN(全称Regions with CNN features) ，是R-CNN系列的第一代算法，其实没有过多的使用“深度学习”思想，而是将“深度学习” 一种新的、非单调、平滑激活函数，其表达式为f(x)=x∗tanh(log(1+ex))f(x) = x*tanh(log(1+e^x))f(x)=x∗tanh(log(1+ex)),更适合于深度模型。 ImageNet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。 具有的功能 关键帧之间的边界框插值 自动标注（使用TensorFlow OD API 和 Intel OpenVINO IR格式的深度学习模型） 6.
0x00 写在前面 2013年2月份美国白宫发布了一份总统备忘录，专门就当前面临的内部威胁（Insider Threats）进行了分析，并且督促行政部门紧急出台一份应对内部威胁的解决方案。 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。 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。
企业环境中恶意活动的检测是一项非常复杂的任务，人们对其自动化的研究投入了大量的精力。然而，绝大多数现有的方法只能在一个狭窄的范围内操作，这限制了它们只能捕获恶意软件存在的证据的碎片。 因此，这种方法与领域专家研究和描述网络威胁的方式不一致。在这项工作中，我们讨论了这些限制，并设计了一个检测框架，该框架结合了来自不同数据源的观察事件。 由于这一点，它提供了对攻击生命周期的全面了解，并支持对威胁的检测，这些威胁需要将来自不同遥测的观察结合起来，以确定事件的全部范围。 可理解的网络威胁多模式检测框架.pdf
前言 Suricata是一种网络流量识别工具，它使用社区创建的和用户定义的signatures签名集（规则）来检查和处理网络流量，当检测到可疑数据包时，Suricata 可以触发警报。 eve.json 日志格式为 JSON，记录所有安装的检测引擎和其他模块所生成的事件信息，如警报、HTTP 请求/响应、TLS 握手和 SSH 握手等。 基础配置 这次的实际环境中，我们使用双网卡服务器部署 Suricata ，然后配置核心交换机的网络流量端口镜像到Suricata服务器的网卡上，来进行流量检测。
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 三层检测框架 当前的内部威胁检测思路主要是通过用户的计算机与网络行为构建起行为模型，然后利用异常检测算法检测用户异常。 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。
作者：Mia Morton 编译：ronghuaiyang 导读 创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。 在工厂中，异常检测由于其特点而成为质量控制系统的一个有用工具，对机器学习工程师来说是一个巨大的挑战。 不推荐使用监督学习，因为：在异常检测中需要内在特征，并且需要在完整数据集(训练/验证)中使用少量的异常。 背景研究 异常检测与金融和检测“银行欺诈、医疗问题、结构缺陷、设备故障”有关(Flovik等，2018年)。该项目的重点是利用图像数据集进行异常检测。它的应用是在生产线上。 他们的兴趣在于识别和检测复杂的攻击。
这篇文章主要是对深度学习目标检测进行概览，并不深入，适合那些想了解深度学习目标检测方向的读者。 从简单的图像分类到3D姿势识别，计算机视觉领域从来不缺乏有趣的问题。 在本文中我们会深入介绍目标检测的实际应用的细节，以及目标检测，作为一个机器学习问题，存在的主要问题是什么，过去几年使用深度学习方法来解决它的方法有什么变化。 ? 在介绍深度学习图像检测方法之前，我们先对传统方法做一个快速回顾。 传统方法 尽管有很多不同类型的传统目标检测方法，但是我们只关注两个最流行的方法（这两个现在还在广泛应用）。 深度学习方法 深度学习作为机器学习领域的变革者已经众人皆知了，尤其是计算机视觉领域。与深度学习在图形分类领域碾压传统模型类似，深度学习模型现在也是目标检测领域最好的方法。 现在你已经对目标检测有了一个更加直观的了解，也知道了其中的难点在哪里以及传统方法是怎么解决它的，现在我们对过去几年深度学习目标检测方法做一个综述介绍。
目前便得到了初步筛选出的300个建议框，还是注意，这300个建议框的大小是针对共享特征层而言的； 将这300个建议框与共享特征层求交集，获得300个小特征层，即形状为（300,mxn,1024），即300个mxn大小，深度或者通道数为 ，每个建议框的宽和高都是不一样的，但是我们可以使用RoIpooling层进行池化，获得300个固定大小为14x14，1024的特征层 此处插入RoIpooling的过程：将一个宽和高为mxn的特征层（深度为 ，权重保存到.h5文件 使用labelimg标注口罩数据及后得到训练结果，使用tensorboard查看计算图： fasterRCNN整体比较庞大，只展示出部分 损失函数之和的减小过程为： 平均的检测准确率为
以下是使用云服务时，所要面对的12个顶级安全威胁。 云计算不断改变企业在使用、存储和共享数据的方式，并改善着应用程序和网络负载的方式。它还引入了一系列新的安全威胁和挑战。 5、帐户劫持 帐户或者服务劫持并不是新的漏洞，但云计算为这一场景增添了新的威胁。如果黑客可以访问用户的验证数据，他们可以窃听操作和交易，操纵数据，返回伪造的信息并将客户重定向到非法的站点。 6、内鬼 企业的安全威胁，很大一部分在于来自内部的威胁。像系统管理员这样的角色可以访问数据库的数据或者潜在的敏感信息，并且可以越来越多的访问更重要的系统。 7、高级持续性威胁(APT) APT就像一种寄生虫的网络攻击方式,它渗透到目标公司IT基础设施步步为营渗透更多系统，从中窃取敏感数据。
文章前言 2013年Gartner率先提出威胁情报并给予了其初始定义，随后威胁情报便在国内外迅速发展并一度成为国内外安全领域关注的热点，威胁情报因其在安全检测与防御的实践应用中的重要作用使得很多中大型企业都逐渐的建立了自己的威胁情报运营中心或者将威胁情报数据加入了年度采购预算之中 技术威胁情报(Technical Threat Intelligence)：技术威胁情报主要是失陷标识，可以自动识别和阻断恶意攻击行为，当前业内更广泛应用的威胁情报主要还是在技术威胁情报层面 威胁情报根据数据本身可以分为 攻击者浏览器的User-Agent、登录的用户名、访问的频率等，这些特征就是一种对攻击者的描述，这些情报数据可以很好的将攻击流量从其他的流量中提取出来，就会产生一种较好的防御效果 攻击工具：指获取或检测到了攻击者使用的工具 ： 安全检测与主动防御：基于威胁情报数据可以不断的创建针对恶意代码或行为特征的签名，或者生成NFT(网络取证工具)、SIEM/SOC(安全信息与事件管理/安全管理中心)、ETDR(终端威胁检测及响应)等产品的规则 ，实现对攻击的应急检测，如果威胁情报是IP、域名、URL等具体上网属性信息则可应用于各类在线安全设备对既有攻击进行实时的阻截与防御 安全分析与事件响应：基于威胁情报可以让安全分析和事件响应工作处理变得更简单
很多小伙伴，可能在使用SCF的时候，需要做一些深度学习的操作，但是SCF能跑起来深度学习么？这是个问题！那么，我们就尝试一下，看看如何让SCF跑起来深度学习！ 有一张图： image.png 需要用深度学习相关知识，识别出图的内容： image.png 我们在本地已经训练好了模型，同时可以安装以下依赖： pip3 install numpy scipy opencv-python return True except Exception as e: return str(e) def ana_picture(): print("目标检测 使用方法可以参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1443375 至此，我们完成了一个目标检测的小Demo，接下来，我们通过API网关设置触发器： ).decode("utf-8"))) 原图： image.png 结果： image.png image.png 本文主要点： 1： 超过50M的代码应该如何上传云函数 2： 云函数中是否可以进行深度学习相关的操作
深度学习在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越来越多的学者和工程人员开始将深度学习算法引入到缺陷检测领域中，下面将会介绍几种深度学习算法在缺陷检测领域中的应用。 主要思想：这是一篇比较早的文章了，主要通过对输入图像进行切片，然后把切片图像送入深度学习网络中做判断，较为简单。在推理时，通过滑窗检测方式进行逐位置识别。 ? ? ? Defect Detection of Fasteners on the Catenary Support Device Using Deep Convolutional Neural Network（基于深度卷积网络的接触网支架紧固件缺陷自动检测 ） 检测对象：纺织物和布匹的瑕疵点检测。 利用工业数据集可以成功地检测出各种条件下的金属缺陷。实验结果表明，该方法满足金属缺陷检测的稳健性和准确性要求。同时，它也可以扩展到其他检测应用中。
在本文中，我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的，并使用代码来实现它。 要快速掌握机器学习应用的开发，推荐汇智网的机器学习系列教程。 1、现代行人检测技术概述 ? 用于人体检测的现代方法，我们认为具有如下特征： 深度卷积神经网络 用于行人检测的现代方法大量使用深度神经网络。 AlexNet是一个用于图像分类的深度卷积神经网络（CNN）。从那以后，CNN就被广泛地应用于各种各样的计算机视觉问题，例如图像分类、目标检测和目标定位。 2、使用tensorflow目标检测API进行人体检测 Tensorflow是来自google的开源API，被广泛地用于使用深度神经网络的机器学习任务。 5、与早期方法相比的不足之处 总的来说，基于深度神经网络的方法可以达到更高的检测精度，但需要更多的计算消耗。
，OCR分成文本检测和文本识别两个步骤，其中文本准确检测的困难性又是OCR中最难的一环，而本文介绍的CTPN则是文本检测中的一个里程碑的模型。 文本检测有别于一般的目标检测，区别有以下几种：（1）一般的目标检测的每个目标一般是孤立的，所以每个目标的边界框都很明确，而对于文本检测中边界其实没有那么容易界定，因为文本（单词）其实是一个序列，在图像中每个单词中间是有空格的 （2）文本是一个序列，除去空间特征它还具有很重要的序列特征，它的上下文的序列信息对我们检测文本是有帮助的，而传统的目标检测提取的都是空间特征，自然效果不好。 我们来看一下用一般目标检测算法(Faster-RCNN)跟用CTPN效果对比，很明显通用的目标检测算法的检测框会大很多（更不精确） ? 效果图 这是去年做的银行卡号识别项目的效果图，可以看出CTPN对这种横向的文字检测效果还是很好的： ? 对于场景中的文本检测效果也是不错： ?
腾讯云高级威胁检测系统（Network Traffic Analysis System，NTA）通过镜像方式采集企业网络边界流量，结合腾讯多年积累的海量安全数据，运用数据模型、安全模型、感知算法模型识别网络攻击及高级威胁（APT）。同时，对事件告警原始流量进行留存，方便事后追溯，可极大提升云环境下的威胁感知能力。
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