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Python工具分析风险数据

小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长,应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点,小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对风险数据作简单分析,主要是分析蜜罐日志数据,来看看一般大家都使用代理 而蜜罐(Honeypot)是一种新型的主动防御的安全技术,它是一个专门为了被攻击或入侵而设置的欺骗系统——既可以用于保护产品系统,又可用于搜集黑客信息,是一种配置灵活、形式多样的网络安全技术。 数据分析工具介绍 工欲善其事,必先利其器,在此小安向大家介绍一些Python数据分析的“神兵利器“。 小安分析的数据主要是用户使用代理IP访问日志记录信息,要分析的原始数据以CSV的形式存储。这里首先要介绍到pandas.read_csv这个常用的方法,它将数据读入DataFrame。 ? 移除所有行字段中有值属性小于10的行 5 统计分析 再对数据中的一些信息有了初步了解过后,原始数据有22个变量。从分析目的出发,我将从原始数据中挑选出局部变量进行分析

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注意,NIST更新了网络安全供应链风险指南

近日,美国国家标准与技术研究所(NIST)再次更新了《网络安全供应链风险管理》(C-SCRM)指南,提供了与供应链攻击相关的趋势和最佳实践,指导企业有效管理软件供应链风险,以及在遭受供应链攻击时该如何进行应急响应 网络供应链风险管理(C-SCRM)是识别、评估和减轻ICT产品和服务供应链分配和互联性相关风险的过程。 目前,NIST发布了“系统和组织网络安全供应链风险管理实践”,以此响应“改善国家网络安全”的美国第14028号行政命令。 系统和组织网络安全供应链风险管理实践明确指出,本刊物的目的是为企业提供有关如何识别、评估、选择和实施风险管理流程以及减轻企业控制措施的指导,以帮助管理整个供应链的网络安全风险。” 修订后的指南主要针对产品、软件和服务的收购方和最终用户,并为不同的受众提供建议:网络安全专家、负责企业风险管理人员、采购人员、信息安全/网络安全/隐私、系统开发/工程/实施的领导和人员等。

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    基于数据安全的风险评估(三):风险分析与评估

    综合安全事件作用资产价值及脆弱性的严重程度,判断事件造成的损失及对组织的影响,即安全风险。 ? 风险分析原理 本篇将从风险计算、风险结果判定、风险处置、风险评估四个方面进行介绍。 ● 风险分析与评估 一 风险计算形式及关键环节 风险计算原理其范式形式如下: 风险值=R(A,T,V)=R(L(T,V),F(Ia,Va)); 其中:R标识安全风险计算函数。 二 风险结果判定 为了方便对风险控制和管理,可将风险划分多个等级(如:5级或3级),等级越高,风险也就越高。如下示例表: ? 三 风险处置 对不可接受的风险,应根据该风险的脆弱性制定风险处置计划。风险处置计划要明确采取的弥补弱点的措施、预期效果、实施条件、进度安排、责任部门、协调部门等。 风险处置目的是以减少脆弱性或降低安全事件发生的可能性。 四 风险评估 风险处置完毕后应进行风险再评估,以判断实施安全措施后的残余风险是否已经降到了可接受水平。

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    2020国家网安周:从源头抓好网络安全风险治理

    随着信息技术不断地发展,网络安全风险也不断地变化。其中以网络赌博、网络诈骗为代表的网络安全风险正在肆意发展,并对公民信息和财产安全造成恶劣的影响。 ,并提出要从源头上对网络安全风险进行系统治理。 源头、系统治理是解决网络安全风险的破题关键 早在今年1月,中央政法工作会议曾提出对新型网络安全风险的防控治理,是2020年国家治理工作的重中之重。 、大数据等新技术的优势,建立深纵的防御、识别机制;最后,企业也需要加强对网络安全风险的重视,加大网络安全建设,让网络安全风险变得可防可控。 结合反诈骗实验室旗下多种反诈骗能力的灵鲲反欺诈大脑,腾讯安全打造了一套涉及“事前发现、事中预警、事后分析追溯”的全链条对抗打击方案。

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    预测组织网络安全风险:深度学习法 (CS)

    初步工作的结果表明,我们的模型可以帮助关键的网络安全利益相关者(如分析师、研究人员、教育工作者)识别一个漏洞针对的是什么类型的业务。

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    华为遭英国调查:使用过时软件 恐造成网络安全风险

    调查者担心,这种软件可能会造成安全风险。 负责分析华为设备的英国政府监管委员会上月报告称,该委员会发现了技术和供应链“缺陷”,可能导致英国的电信网络面临新的安全风险。 不过消息人士均表示,没有迹象表明,出现这样的情况是华为有意为之,而这些软件本身也不会带来安全风险。 目前尚不清楚,华为的哪些产品受到影响,以及华为正在采取什么样的措施来解决问题。

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    美国网络安全 | 将风险评估结果映射到ATT&CK框架

    本文旨在对这张信息图,进行分析说明。 该信息图将2019财年完成的44项风险和脆弱性评估(RVA,Risk and Vulnerability Assessments)的分析结果,映射到MITRE ATT&CK框架。 CISA的一项重要工作是网络安全评估。RVA(风险和脆弱性评估)是CISA向其关键基础设施合作伙伴提供的众多服务之一。 ? 为了帮助机构做出基于数据的风险决策,CISA可能会对评估数据进行分析,并将此信息提供给其合作伙伴。 CISA分析并绘制了2019财年RVA(风险和脆弱性评估)调查结果,以向关键基础设施实体提供其观察到的成功攻击路径列表。

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    重新思考风险分析与管理

    在安全领域,风险分析是很常见的。“风险”这个概念不仅在安全领域出现,也存在于生活中的各个方面。但是定义风险是十分困难的,本文想要厘清各种学术表述与各种标准中“风险”的概念,同时加深对“风险”的理解。 因此,我们采用风险的另一部分定义来分析风险本身,并用于考虑事件发生的可能性和影响程度。 经过多次风险分析后,漏洞应该是着力改善的部分。 基于以上描述,在风险分析中考虑威胁时,通常可以只通过攻击意图×能力继续评估(将机会的部分留给脆弱性评估)。 风险管理流程 在深入探讨风险分析方法的细节之前,首先探讨下上层概念风险管理。 分析特定资产的风险,通过两个部分来简化风险分析也可以可行的。 FAIR Institute 发布的 FAIR框架来使用了一个以“发生概率×影响”为核心的框架概念。

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    网站安全公司-数据安全风险分析

    现代信息化系统越来越普遍,但对于数据安全方面却有很多问题,数据完整性风险不仅影响信息的有效性,还影响信息正确性的保证。一些政府条例特别注重确保数据的准确性。 关于残余风险技术失败的数据可能导致操作或合规风险(特别是对于萨班斯-奥克斯利法案要求上市公司确保其财务数据的完整性)。 2.数据删除和数据丢失 数据可能被计算机系统故障或误操作故意或无意毁坏。 一旦剩余风险密钥数据丢失,如果不恢复,将永远丢失。 3.数据损坏和数据篡改 由计算机或存储系统故障或存储系统故障引起的数据变化,以及由恶意个人或恶意软件引起的数据变化。欺诈数据修改也可能损害完整性。 关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题,因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基础确保。 关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题,因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。

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    多基因风险评分(PRS)分析教程

    翻译自:https://choishingwan.github.io/PRS-Tutorial/ 需要安装: 1.R[1] (version 3.2.3+)2.PLINK 1.9[2] 多基因风险评分( Polygenic Risk Score)分析过程概览。 低 MAF 和 INFO 的 SNPs 在执行下游分析之前通常会被去除。我们建议移除 MAF < 1% 和 INFO < 0.8 的 SNP。 Clumping 尽管原则上所有常见的 SNP 都可以用于 PRS 分析中,但习惯上先将 GWAS 结果 clump,然后再计算风险评分。 如果 base 样本和 target 样本是从世界各地不同的人群中收集的,PRS 分析的结果可能存在偏差。

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    网络安全公司从业分析指南

    网络安全这种方向至少必须坚持不懈一年将会才可以小行之有效,一些乃至必须读个研再次攻读。尤其是伴随着文化教育的发展趋势,之前略知一二就可以找位好的工作,如今就得必须要略知七八了。

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    边缘计算,是否意味着新一重网络安全风险

    这为传统数据中心运营商带来了可能无法应对的一系列网络安全挑战。 随着5G将带来设备数量和流量的指数级增长,这些网络安全问题将不断增加。 “安全的关键是一种思维模式,人们假设设备在被证明不安全之前都会受到损害。”Smith说。 他说,“根据定义,边缘计算节点在断开连接的模式下工作,通常不需要与云计算的持久连接,这可以降低安全风险。但是,即使设备在很短的时间内连接到云端,如果不采取适当的安全措施,仍然存在使设备停机的风险。” 他说,企业可以进一步降低这些风险,不允许从边缘节点到云端的直接连接,并要求边缘设备启动那些必要的连接。 边缘数据中心对于安全性来说是一个积极的网络,如果做得好,边缘计算不会成为网络安全风险的另一个来源。

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    AKShare-期权数据-期权风险分析

    作者寄语 本次主要更新期权的期权风险分析数据,通过该接口可以获取三个金融期权的杠杆比率、实际杠杆比率、希腊字母风险值等的数据。 更新接口 "option_risk_analysis_em" # 期权风险分析-金融期权 期权风险分析-金融期权 接口: option_risk_analysis_em 目标地址: https://data.eastmoney.com /other/riskanal.html 描述: 东方财富网-数据中心-特色数据-期权风险分析 限量: 单次返回所有数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 期权代码 Rho object 注意: 指无风险利率变化对期权价格的影响程度。Rho=期权价格的变化/无风险利率的变化。市场无风险利率与认购期权价值为正相关,与认沽期权为负相关。

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    云原生服务风险测绘分析(二): Harbor

    本篇为云原生服务测绘系列的第二篇,主要从资产发现、资产漏洞、资产脆弱性发现三个维度分析了Harbor所存在的风险,最后笔者针对Harbor提供了一些安全建议,希望各位读者通过阅读此文可对Harbor服务风险暴露有更清晰的认识 二、Harbor资产风险测绘分析 2.1Harbor资产暴露情况分析 借助测绘数据,我们可以了解到国内Harbor资产地区和版本的分布情况,笔者也以这两个维度为各位读者进行介绍。 近年来,凭借着Harbor广泛的应用与大规模落地,个人用户和企业纷纷将其部署至云上,在享受着其带来操作便利性的同时也引入了一定的风险。 本文从测绘角度出发,用真实数据为各位读者展示了目前国内暴露的Harbor资产及其风险,下一篇笔者将继续针对云原生环境下的其它组件进行相应的测绘风险分析,欢迎各位读者持续关注,若有任何问题欢迎提出,互相交流学习 github.com/goharbor/harbor/security/advisories/GHSA-q9x4-q76f-5h5j 关于星云实验室 星云实验室专注于云计算安全、解决方案研究与虚拟化网络安全问题研究

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    云原生服务风险测绘分析(四):Prometheus

    Prometheus服务风险暴露情况有更清晰的认识。 二、Prometheus资产风险测绘分析 2.1 Prometheus资产暴露情况分析 借助测绘数据,我们可以了解到国内Prometheus资产地区和版本的分布情况,笔者也以这两个维度为各位读者进行介绍 2.2 Prometheus脆弱性风险和漏洞介绍 ‍ 2.2.1 脆弱性风险介绍 Prometheus的2.24.0版本(2021.1.6发布,当前版本为2.35.0)之前,Prometheus未内置认证授权等安全机制 Prometheus漏洞介绍 2.3 Prometheus资产脆弱性暴露情况分析 借助测绘数据,笔者从Prometheus漏洞维度,统计了现有暴露资产的漏洞分布情况,如图12所示: 图12. ,本文从测绘角度分析了国内暴露的Prometheus服务及其存在的风险,下一篇笔者将继续针对云原生环境下的其它组件进行相应的测绘风险分析,欢迎各位读者持续关注,若有任何问题欢迎提出,互相交流学习。

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    网络安全 Google Play恶意软件分析

    根据分析,3000个恶意软件变体或恶意有效负载会下载到设备上,伪装成设备启动程序或程序列表上不显示图标的系统程序。 技术分析 攻击活动中名为Speed Clean的程序具有提升移动设备性能的功能。使用时应用程序会弹出广告,看上去对于移动应用程序是无害的行为。

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    对于数据被篡改的安全风险分析

    现代信息化系统越来越普遍,但对于数据安全方面却有很多问题,数据完整性风险不仅影响信息的有效性,还影响信息正确性的保证。一些政府条例特别注重确保数据的准确性。 关于残余风险技术失败的数据可能导致操作或合规风险(特别是对于萨班斯-奥克斯利法案要求上市公司确保其财务数据的完整性)。 2.数据删除和数据丢失 数据可能被计算机系统故障或误操作故意或无意毁坏。 一旦剩余风险密钥数据丢失,如果不恢复,将永远丢失。 3.数据损坏和数据篡改 由计算机或存储系统故障或存储系统故障引起的数据变化,以及由恶意个人或恶意软件引起的数据变化。欺诈数据修改也可能损害完整性。 关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题,因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基础确保。 关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题,因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。

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    使用PRSice进行多基因风险评分分析

    PRSice是最常用的多基因风险评分软件之一,目前最新版本为v2, 官网如下 https://www.prsice.info/ 该软件计算样本PRS值的公式如下 ? 为了解决这一问题,PRSice使用一系列Pvalue的阈值进行分析,针对不同的阈值计算PRS值,然后根据PRS值和表型关联分析的结果来挑选最佳的阈值。 base data关联分析结果的内容示意如下 ? PRSice.prsice记录了不同阈值下的分析结果,内容示意如下 ? PRSice.summary记录了最佳阈值的分析结果, 内容示意如下 ? 该软件在进行PRS值和表型的关联分析时,还支持协变量的校正,只需要添加cov参数即可,更多用法请参考官方文档。 ·end·

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    风险量化分析案例:投标与报价最优化建模分析

    项目或者设备供应商既需要考虑价格足够低以便提高中标概率,又要考虑中标后价格可以在涵盖风险和管理应急成本的基础上保证获得足够的利润。 一家公司多次参与国际工程竞标,公司管理层希望使用风险量化分析方法确定合理的提价比例。 公司管理层希望使用量化风险分析方法分别计算按一下方式:最低报价、平均值报价、接近但低于平均值报价,进行报价时的最佳投标提价比例。 首先分析三种报价方式下最佳提价比例的确定方法。 基于以上的分析就可以得到如下表格: ? ? 下图给出了三种投标策略下的单位成本期望利润分析模型: ? 上图展示了三种投标提价策略下的单位成本期望利润模拟分析结果, 下图给出了相对应的单位成本期望利润模拟分析结果叠加图。

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