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网络钓鱼攻击

什么是网络钓鱼攻击 网络钓鱼是一种经常用来窃取用户数据的社交工程攻击,包括登录凭证和信用卡号码。它发生在攻击者伪装成可信实体时,让受害者打开电子邮件,即时消息或文本消息。 然后,收件人被诱骗点击恶意链接,从而导致安装恶意软件,冻结系统以作为勒索软件攻击的一部分或泄露敏感信息。 攻击可能会造成毁灭性的结果。对于个人而言,这包括未经授权的购买,窃取资金或识别盗窃。 此外,网络钓鱼经常被用来在企业或政府网络中站稳脚跟,作为更大攻击的一部分,例如高级持续威胁(APT)事件。 这导致反映的XSS攻击,使犯罪者有权访问大学网络网络钓鱼技巧 电子邮件网络钓鱼诈骗 电子邮件网络钓鱼是一个数字游戏。 攻击者窃取他的证书,获得对组织网络中敏感区域的完全访问。 通过为攻击者提供有效的登录凭证,鱼叉式网络钓鱼是执行APT第一阶段的有效方法。 网络钓鱼保护 网络钓鱼攻击防护需要用户和企业采取措施。

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常见网络攻击

网络安全是前端工程师需要考虑的问题,常见的网络攻击有XSS,SQL注入和CSRF等。 1. XSS XSS,Cross-site script,跨站脚本攻击。它可以分为两类:反射型和持久型。 反射型XSS攻击场景:用户点击嵌入恶意脚本的链接,攻击者可以获取用户的cookie信息或密码等重要信息,进行恶性操作。 持久型XSS攻击场景:攻击者提交含有恶意脚本的请求(通常使用<script>标签),此脚本被保存在数据库中。用户再次浏览页面,包含恶意脚本的页面会自动执行脚本,从而达到攻击效果。 建议后台处理,因为攻击者可以绕过前端页面,直接模拟请求,提交恶意 2. 下图阐述了CSRF攻击策略(图片来自网络): ?

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    学界 | 图像识别攻击还没完全解决,语音识别攻击又来了!

    语音识别技术落地场景也很多,比如智能音箱,还有近期的谷歌 IO 大会上爆红的会打电话的 Google 助手等。本文章的重点是如何使用对抗性攻击攻击语音识别系统。 虽然本文是首次提出针对语音识别系统的攻击,但也有其他例如针对图像识别模型系统的攻击(这个问题已经得到了不少研究,具体技术手段可以参考 NIPS 2017 图像识别攻防对抗总结),这些都表明深度学习算法存在严重的安全漏洞 兰花螳螂是自然界中众多针对性欺骗的例子之一 对抗攻击算法 Carlini 和 Wagner 的算法针对语音识别模型的进行了第一次针对性对抗攻击。 最终的结果是音频样本听起来与原始样本完全相同,但攻击者可以使目标语音识别模型产生任意他想要的结果。 现实世界中的对抗攻击 尽管语音攻击令人担忧,但相比其它应用类型中的攻击,语音识别攻击可能并不那么危险。例如,不像自动驾驶中的计算机视觉技术,语音识别很少成为关键应用的核心控制点。

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    网络攻击术了解

    黑客攻击的目的: 获取文件和传输中的资料 获取超级用户权限 对系统的非法访问 进行不许可的操作 拒绝服务 涂改信息 暴露信息 黑客攻击的三个步骤:1.寻找目标、收集信息; 2.获得初始的访问权和特权; 3.攻击其他系统; 黑客攻击的手段: 网络扫描 通过调用远程TCP/IP不同的端口,并记录目标主机给予的回答,搜集很多关于目标主机的各种有用的信息(比如是否用匿名登陆,是否有可写的FTP目录,是否能用 telnet) 简而言之就是找出目标机存在的弱点 拒绝服务攻击 拒绝服务就是指一个用户占据了大量的共享资源,使系统没有剩余的资源给其他用户可用;使用拒绝服务攻击攻击域名服务器、路由器以及其他网络服务 ,使被攻击者无法提供正常的服务 口令攻击 用户的账号密码,通常就是容易记忆的单词或日期等。 网络监听 将网络接口设置在监听模式,可以源源不断地将网上传输的信息截获 病毒攻击 用病毒攻击 病毒的特征: 传染性 未经授权而执行 隐蔽性 潜伏性 破坏性 病毒分类:文件型病毒;混合型病毒

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    学界 | CMU提出对抗生成网络:可实现对人脸识别模型的神经网络攻击

    近日,卡内基梅隆大学和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究者在 arXiv 上发布的一篇论文提出了这种网络,可实现对当前最佳的人脸识别模型的神经网络攻击。 我们的攻击的一个关键组件和新颖之处是:不同于只能得到单个可能被某个机器学习算法误分类的大多数攻击算法,我们的方法基于生成对抗网络(GAN)近来的研究成果,可以开发出输出是可以通过实体方式实现的攻击实例的神经网络 我们将这种攻击网络称为对抗生成网络(AGN)。 论文:对抗生成网络:针对当前最佳人脸识别的神经网络攻击(Adversarial Generative Nets: Neural Network Attacks on State-of-the-Art Face 论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.00349 在这篇论文中,我们表明针对基于深度神经网络(DNN)的人脸识别系统的误分类攻击比之前人们说明的情况更加危险,即使是在对手仅能操纵她的实际外观的情况下也是如此

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    网络攻击解疑:密码学上的攻击

    在介绍各种网络攻击之前,让我们首先了解密码学是一门关于密钥,数据以及数据的加密 / 解密,还有使用密钥的学问。 SSL MITM 攻击(中间人攻击):在这种攻击方式中,攻击者会侵入网络并建立一个可用的中间人连接。 由于这种攻击需要攻击者侵入到网络的结构里面,因此其发生的可能性较小,但一旦发生,就可能导致严重的数据丢失。而且,由于攻击者没有破坏请求 - 响应这种通信模式,因此探测中间人攻击的存在会很困难。 这个过程非常缓慢,破解密钥可能需要数天的时间,并且我们已经发现这种攻击往往需要一个集团组成的网络来进行。为了加速这个过程,这种攻击方式常常与组密钥解密攻击方式相结合。 为了保护自由 / 开放源码软件网络免受暴力方式的攻击,其他网络安全防护也应该到位(本系列以前的文章已经讨论过这点)。

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    Datacon DNS攻击流量识别 内测笔记

    检测逻辑: 在非劫持情况下,在一定网络下,DNS的域名与IP地址的对应关系会在一定程度上保持稳定。如果发现在一定时间内,一大片域名的IP地址被集体篡改到某个IP,那么其便很有可能被劫持了。 未发现攻击流量 DNS域传送漏洞 一般DNS区域传送操作只在网络里真的有备用域名DNS服务器时才有必要用到,但许多DNS服务器却被错误地配置成只要有client发出请求,就会向对方提供一个zone数据库的详细信息 危害: 便于快速判断出某个特定区域的所有主机,获取域信息,如网络拓扑结构、服务器ip地址,为攻击者的入侵提供大量敏感信息。 攻击特征: 首先,查询一个域名的ns记录. 因为在我们的网络世界中DNS是一个必不可少的服务,所以大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量,这就给DNS作为一种隐蔽信道提供了条件,从而可以利用它实现诸如远程控制,文件传输等操作,现在越来越多的研究证明 DNS Tunneling也经常在僵尸网络和APT攻击中扮演着重要的角色。

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    「闭塞网络攻击思路总结

    2015年7月 – 通过非智能手机来攻击闭塞网络 几乎每个敏感的工作环境都会采取严格的保密措施,对闭塞网络中的电脑的使用已经非常普遍。比如禁止对内部员工往电脑里插优盘。保安政策禁止员工携带智能手机。 它可以被任何攻击者拿来从目标电脑中盗取数据,即使这个电脑是处于闭塞网络中的。 “Funtenna是一个只使用软件的技术。 Funtenna攻击法可以使攻击越过任何网络安全方案。 Ang Cui这样说的:“你有网络侦查,防火墙……但是它使用的传输数据的方式这些东西全都监视不到。这彻底地挑战了我们网络安全的程度。” 因为这个范围的噪声能够被人类的听觉识别到,所以研究人员得让他们的恶意软件在屋子里没人的时候进行数据传输。 这种传输速度可以使攻击者在10秒钟之内发出4096bit的密钥。和其他的攻击方式比起来这种攻击闭塞网络的方式还是很有趣的。

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    常见的网络攻击类型

    一般的TCP网络攻击 SYN Flood  - 可能是最古老的,但用作大多数攻击向量。攻击者正在向服务器发送大量SYN数据包。 IP不必是真实的,因为攻击不需要调查返回流量。通常这是一个无效的IP。 这使得难以理解攻击者的来源并允许攻击者保持匿名。 SYN攻击技术多年来不断发展。 SYN攻击背后的主要思想是发送大量SYN数据包以消耗TCP \ IP堆栈上分配的内存。多年来,SYN攻击变得更加复杂。 除了SYN泛洪之外,TCP网络攻击还会针对各种攻击使用所有其他TCP,ACK泛洪,RST洪水,推送洪水,FIN洪水及其组合。只要存在腐败可能,攻击者就会尽一切努力。 HTTP L7攻击非常普遍。 HTTP L7攻击与上述网络攻击之间的主要区别在于HTTP事务需要有效的IP。 TCP握手不能IP欺骗HTTP请求,因为IP需要接收数据包并进行响应。如果没有IP,则无法建立连接。 对于想要使用HTTP攻击攻击者来说,这种差异非常困难。然而,在今天的世界中,对于最近的IoT僵尸网络攻击目标来说,拥有多个真实IP地址并不是一项不可能完成的任务。

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    MICROSOFT EXCHANGE – 防止网络攻击

    启用两因素身份验证 大多数与 Microsoft Exchange 相关的攻击都要求攻击者已经获得用户的域凭据(密码喷洒、网络钓鱼等)。 为所有暴露的服务(如 Outlook Web Access、Exchange Web 服务和 ActiveSync)启用 2 因素身份验证将防止威胁参与者: 访问用户邮箱并收集敏感数据 以更高的成功率进行内部网络钓鱼攻击 需要采取其他一些补救措施来防止攻击的实施。 应用关键补丁和解决方法 Microsoft 建议删除以下注册表项,以防止对 Exchange 服务器的网络环回地址提出 NTLM 身份验证请求。 此操作将阻止攻击的实施,使威胁参与者能够将转发规则添加到目标邮箱或将受感染的帐户添加为委托人。影响是检索电子邮件和冒充用户,这将允许内部网络钓鱼攻击。 LdapEnforceChannelBinding=2 概括 按时应用 Microsoft 安全补丁并实施变通办法将提高组织对以 Microsoft Exchange 为目标的网络攻击的弹性。

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    英伟达遭到网络攻击

    就在俄罗斯对乌克兰发动网络战的非常时期,英伟达的部分业务系统“全面中招”。 据英国《电讯报》透露,美国最大的微芯片公司英伟达正在调查一起潜在的网络攻击,这起攻击已导致其部分业务系统瘫痪了两天。 这起可疑的黑客攻击发生在俄罗斯对乌克兰发动网络战之际;眼下,对西方国家发动攻击以报复制裁俄罗斯所引发的安全担忧进一步加剧。目前没有证据表明英伟达宕机与俄乌冲突有关。 英国萨里大学的网络安全专家Alan Woodward表示,如果这家公司真遭到了可能进一步传播开来的网络攻击,比如通过将病毒嵌入到分发给消费者和企业的计算机软件中,或者渗入到该公司的其他部门以窃取知识产权 随着俄罗斯对乌克兰发起一波攻击——专家们警告,这一波攻击可能会蔓延到其他国家,有关方敦促公司企业加强网络安全。 美国国土安全部部长Alejandro Mayorkas本周要求公司企业为潜在的攻击做好准备。他说:“我们手头没有任何信息表明美国本土受到某种特定的确切的网络威胁,但我们的责任就是做好准备。”

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    前端网络高级篇(五)常见网络攻击

    网络安全是前端工程师需要考虑的问题,常见的网络攻击有XSS,SQL注入和CSRF等。 1. XSS XSS,Cross-site script,跨站脚本攻击。 反射型XSS攻击场景:用户点击嵌入恶意脚本的链接,攻击者可以获取用户的cookie信息或密码等重要信息,进行恶性操作。 持久型XSS攻击场景:攻击者提交含有恶意脚本的请求(通常使用<script>标签),此脚本被保存在数据库中。用户再次浏览页面,包含恶意脚本的页面会自动执行脚本,从而达到攻击效果。 下图阐述了CSRF攻击策略: ? 如果攻击者有权限在本域发布评论(含链接、图片等,统称UGC),那么它可以直接在本域发起攻击,这种情况下同源策略无法达到防护的作用。

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    攻击生物识别验证,可以分哪几步?

    由于生物识别验证通常无需记忆、不会丢失,安全性相对较好,但是在历届 GeekPwn 黑客大赛上,曾经出现超过 10 个项目选手选择攻击智能产品的生物识别验证,其中不乏针对指纹、人脸识别、语音、笔迹甚至虹膜的攻击 我将深入这些经典案例,介绍这些攻击是如何进行的。 攻击生物识别验证模型 上图是生物识别验证系统的通用模型,几乎所有的生物验证识别系统都会采用类似的架构。 这些模块在云计算普及之后,有一些可能在云端。 这里主要运用了 GAN,即生成式对抗网络(Generative Adversarial Network)。 选手用 TensorFlow 框架实现了 DCGAN(深度卷积对抗生成网络),在生成器中使用了 8 层深度卷积网络。在判别器中使用了 4 层网络,以 LeakyReLU 连接。 厂商提高生物识别验证系统的安全性时,需要提高其整体的安全性,从操作系统,应用逻辑,网络环境等各个方面提高,而不光是提高算法的安全性。 分享就到这里,感谢大家!

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    【火绒安全周报】因网络攻击《海贼王》停播育碧遭遇网络攻击

    安全周报 PART.01 因网络攻击《海贼王》停播 东映动画近日发表公告称,其公司网络在周末遭到了第三方非法入侵,导致内部系统发生故障,大面积停止工作。 东映表示详细情况还在调查中,受到此次攻击影响,被迫延迟播放的动画片包括《海贼王》《数码宝贝幽灵游戏》《勇者斗恶龙:达伊的大冒险》《Delicious Party 光之美少女》等作品。 PART.02 育碧遭遇网络攻击 近期,多个用户报告了访问游戏的某些服务出问题,随后育碧表示其上周遭遇了网络攻击攻击导致部分游戏、系统和服务暂时中断。作为预防措施,该公司已经重置了所有密码。 你要的火绒拦截功能来了》 PART.04 美国安局主力网络间谍装备曝光 日前,国家计算机病毒应急处理中心发布了美国国家安全局专用“NOPEN”远程木马技术分析报告,报告指出“NOPEN”木马工具为针对 Unix/Linux系统的远程控制工具,其主要用于文件窃取、系统提权、网络通信重定向以及查看目标设备信息等,是美国国家安全局接入技术行动处(TAO)对外攻击窃密所使用的主战网络武器之一。

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    学界 | 通过流量识别加密视频内容:以色列学者提出神经网络攻击模型

    最近,研究人员又尝试将深度学习应用到了网络攻击中。 但我们的研究展示了这种限制是失败的:攻击者可以通过一个旁路通道(side channel)来访问网络视频传输:他会用自己的数据来冲毁网络连接,然后在网络阻塞的时候去测量其波动。 跨设备攻击(cross-device attacks):这是一种更强大的识别流量模式的方法。 为了基于记录的流量模式识别视频,我们使用了深度学习技术,并使用几种领先的流媒体服务上的电影内容训练了一个人工神经网络系统。 通过使用侧信道攻击(如本研究中的 JavaScript 攻击方式),我们可以对流媒体服务的内容或缓冲进行间接测量。 深度神经网络(多层级的人工神经网络)在多种特征识别任务中已被证明是非常有效的。

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    英国航运公司受到网络攻击网络攻击对于企业有多可怕?

    2017年的马士基集团也遭受到了网络攻击,当时马士基集团的的港口和航运业务受到NotPetya突袭的攻击,持续长达两周的时间导致马士基损失了近3亿美元。​ 2.jpg 网络攻击对于企业的危害非常大,特别是以下行业: 1、热门行业 如电商、直播、电竞等行业,都是当今最热门的行业,对于服务器的依赖非常重,一旦遭受网络攻击,轻则影响用户体验,重则导致大量用户流失 ,做好各种数据信息备份,为企业受到网络攻击后提供数据恢复,保证公司业务正常运行。   black-flat-screen-computer-monitor-1714208.jpg 已经被网络攻击了该怎么办? 如果企业网络已经遭受网络攻击,靠日常防护无法对抗,企业必须接入高防服务来防止进一步攻击,防止网络攻击带来的巨大损失。 企业在选择高防服务时,最好提前做下功课,防止被不靠谱的高防服务商忽悠。

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    14.S&P2019-Neural Cleanse 神经网络中的后门攻击识别与缓解

    本文将带你了解深度神经网络的后门知识,作者提出了一种可靠且可推广的DNN后门攻击检测和缓解系统,这是了解对抗样本和神经网络后门攻击的优秀文章,希望您喜欢! 人脸识别 虹膜识别 家庭助理语音接口 自动驾驶 恶意软件分类 逆向工程 网络入侵检测 … 尽管取得了这些令人惊讶的进展,但人们普遍认为,可解释性的缺乏是阻止更广泛地接受和部署深度神经网络的关健障碍。 最后,先前的工作已经表明,后门可以被插入到训练的模型中,并且在深层神经网络应用中是有效的,从人脸识别、语音识别、年龄识别、到自动驾驶[13]。 在各种神经网络应用中实现和验证本文的技术,包括手写数字识别、交通标志识别、带有大量标签的人脸识别,以及使用迁移学习的人脸识别。 使用的模型是一个标准的4层卷积神经网络(见表VII)。在BadNets工作中也对这一模型进行了评估。 交通标志识别(GTSRB) 此任务也通常用于评估DNN的攻击

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