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威胁情报怎么用?

威胁情报在国内已经火了几年,威胁情报怎么用,具体的使用场景是什么,这方面的话题似乎较少。下面想根据个人所知,谈谈这方面,不完善准确的地方也请大家指正。 有些时候情报和威胁情报很容易被划等号,其实不然。...现实中攻防对抗的不断演进,让我们不得不进入主动安全建设阶段(或者说自适应安全架构ASA),我们需要更多的去关注威胁,让威胁情报去引领安全建设,进一步的完善检测、分析、预测预防的能力,并由此发现防御上的不足...言归正传,下面就具体谈谈威胁情报的种类。基于整体应用场景,我们可以将情报分为3类:以自动化检测分析为主的战术情报、以安全响应分析为目的的运营级情报,以及指导整体安全投资策略的战略情报。...常见的失陷检测情报(CnC 情报)、IP情报就属于这个范畴,它们都是可机读的情报,可以直接被设备使用,自动化的完成上述的安全工作。...失陷检测情报,即攻击者控制被害主机所使用的远程命令与控制服务器情报。

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基于海量样本数据的高级威胁发现

这次分享主要从 4 个方面呈现,分别是:严峻的网络威胁形势、恶意行为自动化检测技术、海量样本数据运营、情报生产和高级威胁发现。...作为高级威胁攻击的核心,漏洞利用的手段已经覆盖到现代网络战争的方方面面。因此,对应的漏洞利用检测技术在自动化检测过程中就处于非常重要的位置。...多重样本来源 基于输入的海量样本数据,经过各个检测分析阶段的处理和过滤,最终的目的是发现高级威胁。...情报生产和高级威胁发现 海量样本数据的运营,用于支持情报生产业务和高级威胁发现业务。接下来我将简单描述一下如何基于海量样本数据运营进行情报生产和高级威胁发现。 什么是威胁情报?...什么是高级威胁? 海量样本数据的运营,支撑的另一项主要的业务是高级威胁发现业务。那么什么是高级威胁呢?

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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。

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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: ? ?

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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

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eBPF 对容器威胁检测意味着什么

eBPF 对容器威胁检测意味着什么 翻译自 What eBPF Means for Container Threat Detection 。...然后,您可以开始编写检测异常行为的规则。 在下面的截图中,您可以看到发生了一个过程,它是哪个容器名称,由谁运行的,容器名称是什么等等。...下面的图片展示了我在 osquery 中使用 eBPF 遥测进行的检测。当我运行同样的攻击时,它显示发生了特权升级攻击,并检测到了 kthreadd 。...这个检测是基于路径二被生成触发的,而且有 kthreadd 存在,这表明在内核空间中发生了某些事情并且权限已经提升。虽然这是一个基本的检测方法,但它非常有效。...与此同时,它已经改进了容器威胁检测的可能性。

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浅析PRODIGAL:真实企业中的内部威胁检测系统

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。

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win11怎么关闭病毒和威胁防护?

win11怎么关闭病毒和威胁防win11怎么关闭病毒和威胁防护?随着Windows11的发布,微软为我们带来了许多新功能和改进,其中包括更强大的病毒和威胁防护功能。...win11怎么关闭病毒和威胁防护? 步骤1打开“设置”应用程序 首先,点击Win11任务栏上的“开始”按钮,接着点击“设置”图标,打开系统设置。...步骤3关闭病毒和威胁防护功能 在“安全性和更新”选项中,您将看到一个名为“病毒和威胁防护”的子选项,点击该选项。...步骤4关闭病毒和威胁防护设置 在“病毒和威胁防护”选项中,您将看到一个名为“病毒和威胁防护设置”的子选项,点击该选项。...步骤5关闭实时保护 在“病毒和威胁防护设置”中,您将看到一个名为“实时保护”的开关按钮,将其切换为关闭状态即可。 通过以上简单的步骤,您就可以关闭Win11中的病毒和威胁防护功能。

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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...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。

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基于深度学习的内部威胁检测:回顾、挑战与机遇

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。...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。...同时,浅层结构的学习模型,如HMM和SVM,是相对简单的结构,只有一层将原始特征转化为可用于检测高级抽象。...已有一些研究提出使用深度前向神经网络进行内部威胁检测。Liu等人(2018b)使用深度自动编码器检测内部威胁

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怎么检测异常值?

接下来我将尝试利用参数和非参数方法来检测异常值。 参数方法 ? 如上图所示,x轴中的变量是收入,y轴代表收入值对应的概率密度值。...从图中我们可以看出,IOS 组中存在 3 个异常值,而安卓组则没有检测出异常值。这是因为安卓用户和 IOS 用户的收入分布情况不一致,所以如果只利用单变量分析方法的话,我们将会错误地识别出异常值。...结论 我们可以利用基于数据潜在分布情况的参数和非参数方法来检测异常值。在样本数据的均值十分贴近于分布函数的中心且数据集足够大的情况下,我们可以利用参数方法来识别异常值。...除了K均值算法外还有许多聚类算法可以用于检测异常值,但这些已经超出了本文的讨论范围。

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Python-Iocextract:高级入侵威胁标识符IoC提取工具

工具介绍 Python-Iocextract是一款高级入侵威胁标识符IoC提取工具,它可以从文本语料库提取URL、IP地址、MD5/SHA哈希、电子邮件地址和YARA规则,其中还包括某些已编码或已被“...破坏”的入侵威胁标识符。...因为网络犯罪分子为了防止暴露自己的恶意活动以及攻击内容,通常都会想办法“破坏”类似URL和IP地址这样的入侵威胁标识符。在这种情况下,有效提取和汇总这些IoC对于安全分析人员来说就非常有价值了。...通过使用精心设计的正则表达式以及反混淆检测技术,我们既可以检测到“被破坏”的IoC,也可以还原初始的IoC,为分析人员节省了时间和精力。

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