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Docker高级应用之动态绑定

之前介绍过Docker高级应用之动态扩展容器空间大小(地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/112245.htm),本次介绍如何动态的绑定组。...为什么使用组呢,比如想把物理机里的目录给予容器共享,或者把物理机的一个目录作为共享目录,做日志搜集等等功能。...1.8T  22G  1.7T  2% /.dockerenv 可以看到挂载完成,并且容器里的/tmp/software与/data/software里内容一致 但上面只是在创建并启动容器的时候可以挂载组...fi 然后在给已经存在的test容器里新挂载一个组,把本地的/data/docker-dir挂载到/tmp/docker-dir 当前物理机/data/docker-dir里内容是 root@docker-test2...上面就是介绍如何动态的绑定组,只是一种方法,不太建议使用,有问题请留言。

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安全知识图谱助力内部威胁识别

对于内网数据来说,告警数据与流量数据缺少相关的语义,而安全知识图谱融入了已经的安全知识,能大大提高威胁识别与评估的准备性。...在威胁元语言模型中,威胁实体构建和实体关系是两个最为关键两个步骤。 2图嵌入 知识图谱最大的特点是具有语义信息,然而构建好的内网安全知识图谱如何应用到内网威胁识别中。...利用图模型做内网威胁识别,一个很直接的方法是利用社区发现[4,5,6]方法对威胁主体进行社区划分,把威胁度高的攻击主体划到一起,从而实现威胁识别。...图2.3 社区感知的图表示框架 三、基于安全知识图谱的内网威胁识别 基于知识图谱的内网威胁主要包括三部分:图模型构建、图嵌入和威胁评估。...主机的重要性越高,攻击者所产生的威胁就越大。 2.2 威胁评估 对于已有的这些威胁评估,是从不同维度来解决威胁评估问题,那么不同角度的评估如如何融合优化成为威胁评估的问题。

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基于海量样本数据的高级威胁发现

本文由我在互联网安全大会 ISC 2022 分论坛“以对手为目标的威胁防御——安全情报与高级威胁论坛”中的分享《基于海量样本数据的高级威胁发现》整理而成,内容有所改动。...图片 我们使用像 DGA 域名识别模型、网络流量检测模型、动态行为检测模型、文件静态检测模型等机器学习模型作为检测技术的辅助,增强自动化威胁检测的能力。 机器学习模型需要持续完善。...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?...自动化高级威胁发现流程需要持续的改进,才能使“发现高级威胁”的这个终极目标实现可持续,才能使“看见”更进一步。

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Docker重学系列之高级数据配置

Docker重学系列之高级数据配置 数据说明 为什么需要容器数据 数据使用 创建数据 查看数据 挂载数据 删除数据 具名挂载和匿名挂载 指定路径挂载 具名挂载 匿名挂载 容器与容器之间的数据共享...--volumes-from ---- 数据说明 容器数据就是目录的挂载,将我们的容器的目录挂载到宿主机上,从而实现打通宿主机和容器之间的文件共享功能; 数据 是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录...,它绕过 UFS,可以提供很多有用的特性: 数据 可以在容器之间共享和重用 对 数据 的修改会立马生效 对 数据 的更新,不会影响镜像 数据 默认会一直存在,即使容器被删除 注意:数据 的使用...删除一个数据: docker volume rm 数据别名 创建一个别名数据 docker volume create 数据别名 创建数据 [root@centos ~]#...数据

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深度分析无文件攻击与高级持续威胁(APT)

无文件攻击(Fileless Attack)与高级持续威胁(Advanced Persistent Threat, APT)便是此类攻击手法的典型代表。...本文旨在深度剖析无文件攻击与APT的原理、特点、防范策略,并结合实战代码示例,为读者揭示这两种高级攻击手段的内在机制与应对之道。...二、高级持续威胁(APT):隐形的战争APT是一种由有组织、有目的的攻击者发起的、长期潜伏在目标网络中的复杂攻击。...安全意识培训定期培训:提高员工对钓鱼邮件、社交工程攻击的识别能力。模拟攻击演练:通过红蓝对抗、桌面推演检验防御体系有效性。为了提升员工对钓鱼邮件的识别能力,可以设计并发送模拟钓鱼邮件。...四、结语无文件攻击与APT作为高级攻击手段,对企业的网络安全构成了严峻挑战。

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基于数据安全的风险评估(二):数据资产威胁识别

威胁识别 上篇是从脆弱性识别内容、识别方式、脆弱性定级,三个部分进行介绍。与脆弱密切相关的是威胁威胁是一种对组织及资产构成潜在破坏的可能性因素,威胁需要利用资产脆弱性才能产生危害。...造成威胁的因素可分为人为因素(恶意和非恶意)和环境因素(不可抗力和其它)。本篇威胁识别将从威胁来源、威胁识别与分类、威胁等级划分三个部分进行介绍。...数据脆弱性识别示例 二 威胁识别与分类 威胁识别在风险评估过程中至关重要,威胁识别的准确性直接影响识别风险评估及后续的安全建设方向,所以丰富的数据威胁识别内容或分类,影响整体风险评估质量。...威胁识别示例图 三 威胁等级划分 判断威胁出现的频率是威胁识别的重要内容,在威胁等级评估中,需要从三个方面考虑: 发生在自身安全事件中出现过的威胁及频率; 通过检测工具及各种日志主动发现的威胁及其频率...威胁等级划分示例图 下章介绍数据资产风险分析及综合风险评估分析(结合资产识别威胁识别、脆弱性识别、风险),主要包括风险计算、风险判定及综合风险分析表。

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全球高级持续性威胁 APT 2021年度报告

声明本文是学习全球高级持续性威胁 APT 2021年度报告....下载地址而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们中国境内高级持续性威胁综述基于中国境内海量DNS域名解析和奇安信威胁情报中心失陷检测(IOC)库的碰撞分析(奇安信威胁雷达),...是了解我国境内APT攻击活动及高级持续性威胁发展趋势的重要手段。...2021年境内受害行业分析进一步通过奇安信威胁雷达的遥测感知和奇安信红雨滴团队基于客户现场的APT攻击线索,并结合使用了奇安信威胁情报的全线产品告警数据进行分析:2021年涉及我国政府、卫生医疗部门、高新科技企业的高级威胁事件仍然占主要部分...图片 **图1.23 2021年高级威胁事件涉及境内行业分布情况** 基于上述数据分析,针对我国境内攻击的APT组织活跃度排名及其关注的行业领域如下表。

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10.威胁情报实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解

这篇文章将讲解如何实现威胁情报实体识别,利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取,是安全知识图谱构建的重要支撑。...基于机器学习的安全数据集总结 [当人工智能遇上安全] 8.基于API序列和机器学习的恶意家族分类实例详解 [当人工智能遇上安全] 9.基于API序列和深度学习的恶意家族分类实例详解 [当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于...开展威胁情报实体识别实验。...第四步,编写代码完成威胁情报数据采集。...当我们拥有更准确的标注,将有利于所有的实体识别研究。 四.数据集划分 在进行实体识别标注之前,我们将数据集随机划分为训练集、测试集、验证集。

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13.威胁情报实体识别 (3)利用keras构建CNN-BiLSTM-ATT-CRF实体识别模型

《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践,并分享各种案例,涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者,更加成体系的分享新知识。...享受过程,一起加油~ 前文讲解LSTM恶意请求识别。...一.ATT&CK数据采集 了解威胁情报的同学,应该都熟悉Mitre的ATT&CK网站,前文已介绍如何采集该网站APT组织的攻击技战术数据。...第四步,编写代码完成威胁情报数据采集。...[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 常见的数据标注工具: 图像标注:labelme,LabelImg,Labelbox,RectLabel,CVAT

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