高级威胁漏洞背景 在高级威胁攻击中，黑客远程投递入侵客户端最喜欢的漏洞是office文档漏洞，就在刚刚结束不久的黑帽子大会上，最佳客户端安全漏洞奖颁给了CVE-2017-0199漏洞，这个漏洞是时下office f2260d063e3aa2275acc59687e263e9c Shell.exe e8ad2a5650ba9b89c44389f78da205c8 ppsx 总结和漏洞防护建议 目前流行的office高级威胁漏洞趋向于稳定的逻辑漏洞
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。
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。
近日，据黑莓安全研究与威胁情报团队称，名为Blind Eagle 的APT组织正在活跃，针对哥伦比亚各个关键行业发起持续性网络攻击，包括卫生、金融、执法、移民以及负责哥伦比亚和平谈判在内的机构都是该组织的重点攻击目标 黑莓安全研究与威胁情报团队还发现，该组织正在向厄瓜多尔、智利和西班牙地区扩张。 资料显示，Blind Eagle又被称为APT-C-36，以高活跃度和高危害性出名。 基于近段时间APT-C-36高活跃性，知名安全团队Check Point Research发布了该组织的详细调查报告，介绍了其高级工具集和攻击方式，例如通过鱼叉式网络钓鱼电子邮件传送的 Meterpreter
python使用库：PIL pytesseract 主要辅助识别程序：Tesseract-OCR 个人踩坑经历-实测有效 代码块： from PIL import Image import pytesseract 设置为安装目录下的tessdata目录 如:D:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata 设置了环境变量后需要重启下才生效 执行前文代码即可 ‘’示例 识别结果 识别原图 错误率有点儿高 附上其他相关学习链接： 1）https://zhuanlan.zhihu.com/p/30391661?
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。
最近俄亥俄州立大学的认知研究科学家们在人脸识别技术和机器学习方面有了突破性进展，能够让电脑比人类更准确地读取面部表情进而识别情感状态。 然后用这些照片产生了21个独特的可被计算机识别的面部表情模型，这个数量是以前研究人员用于识别人类情感的面部表情模型数的三倍以上。 临床应用——识别研究科学家可以用面部动作编码系统识别基因、化学混合物以及大脑用来调节情感产物的神经元回路。情感识别技术还能用来诊断孤独症、创伤后应激障碍或面部表情不直接反应情感的其它情况。 ARIS点评 巨大的潜力——实时情感识别技术可以极大地改善所收集的信息的数量和质量，从而达到最优的用户体验目的。 这类设备的广泛使用确保了情感识别技术能够得到快速普及。 隐私担忧——对隐私和保密权利的顾虑会阻碍情感识别技术在消费市场中的普及。
你没有看错，强大的JavaScript也可以实现人脸识别功能。 小编精心整理了一个人脸识别的JavaScript库（tracking.js），通过这篇文章，你可以了解到如何在网页中实现一个人脸识别功能。 1 示例案例 图片人脸识别 效果图 实现思路 通过tracking.js获取图片中人脸的信息，然后根据这些信息绘制相对应的div框即可。 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253 视频人脸识别
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。
● 威胁性识别 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）。本篇威胁性识别将从威胁来源、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。
通常在图像识别中我们会采用深度卷积神经网络，但这篇文章所谈及的Siamese网络并没有采用，它是如何做的呢？ 比如，假设我们想为公司建立一个人脸识别模型，大约有500人。如果从零开始使用 卷积神经网络（CNN） 构建人脸识别模型，那么我们需要所有这500人的许多图像来训练网络，以获得良好的准确性。 Siamese网络不仅用于人脸识别，还广泛用于没有很多数据点，以及需要学习两个输入之间的相似性的任务中。Siamese网络的应用包括签名验证、类似问题检索，对象跟踪等。 使用Siamese网络进行人脸识别 我们将通过构建人脸识别模型来创建Siamese网络。网络的目标是了解两张面孔是相似还是不同。
一、前言 高级可持续性攻击，又称APT攻击，通常由国家背景的相关攻击组织进行攻击的活动。APT攻击常用于国家间的网络攻击行动。 图23：使用blogspot存储攻击代码 3.4 其他方向的威胁 其他方向的威胁主要来自欧美国家，典型代表如方程式、Turla等。 四、国际APT攻击形势 高级持续性威胁（APT）被认为是地缘政治的延伸，甚至是战争和冲突的一部分，APT的活跃趋势也跟地缘政治等全球热点密切相关，全球APT攻击高发区域也是全球地缘政治冲突的敏感地域。 该组织最早被腾讯安全御见威胁情报中心在2018年进行了披露，而根据腾讯安全御见威胁情报中心对该组织的攻击溯源结果来看，该组织的最早的攻击活动可以追溯到 2012 年。 高级持续威胁不再限于计算机，未来如智能路由等可能陆续成为APT攻击的目标和持久化的宿主。
遇到一道机试题 当时就懵逼了0.0查了好多资料，大体知道了基本的步骤：1.预处理 2.灰度化 3.二值化 4.去噪 5.分割 6.识别 还好题目要求不严格，可以使用开源程序。 (TesseractException e) { System.err.println(e.getMessage()); } } } 我稍微改了一下，识别指定文件夹下所有验证码 import net.sourceforge.tess4j.Tesseract; import net.sourceforge.tess4j.TesseractException; /** * 验证码识别 file.toString().substring(file.toString().lastIndexOf("\\")+1); System.out.println("图片名：" + fileName +" 识别结果
Table Trying to extract data from ssh_login_failed_ip into ssh_login_failed_ip_geo_longitude 当然也可以调用IP威胁情报的 ; set_field("ssh_login_failed_ip_location", ip_location_temp2); end (图片点击放大查看) 使用Pipeline配置生成IP威胁情报查询结果字段
文字识别国际版本的链接：https://intl.cloud.tencent.com/product/ocr#m_overview image.png 如果你来到这里的话，那你就看一下国际站的overview 国际的文字识别我们应该如何去找供应商呢？有时候就是看供应商有没有那个能力了 image.png 这个demo体验页现在还是没有设计好。
因为大脑就是这样工作的，有时候叫它模式识别，我更喜欢叫它模块化处理，因为大脑用这两个技术的时候通常拥有一连串的动作的。比如你可以想像一下打羽毛球的时候，对手才做出了一个接球的动作，你就可能开始跑动了。
目前应用于各个领域方向，甚至这些应用就在我们的身边，比如身份证的识别、交通路牌的识别、车牌的自动识别等等。 ，随后在网上随便找了个OCR的在线文档转换软件，就给转过来了——这里面用到的技术就是OCR文字识别，所以本篇就带大家宏观上了解一下文字识别的技术方案与实现过程。 可以看到，倘若你的服务只是偶尔用一次，完全可以使用这种体验型的免费服务。如果一天需要调用一万次，那么一个月基本的花费在5w左右——成本还是很高的，所以很多商用的场景大多都采用自主研发的方式来做。 安装 安装的过程很简单，以我的mac为例，如果你只是想体验一下，那么可以使用下面的命令安装： brew install tesseract 如果还想未来针对自己的使用数据重新训练，可以使用下面的命令安装 下面体验一下tesseract的效果，原图为 ? ? 正常在使用tesseract的时候都会基于第三方的易用的接口来用 ?
写在前面 指纹识别大家都不陌生，现在比较新的安卓手机大多都已经支持面部识别了，指纹识别更是主流安卓手机的标配功能。这两个功能可以说用过都说好，确实是方便快捷。 不过大家观察一下会发现，这些手机的指纹识别和面部识别也就是支持一下手机的锁屏解锁而已，数量巨大的APP对于这两个技术的应用可以说比较少。这何尝不是APP良好体验性的损失呢？ 目前来看，虹膜和面部等生物识别 Api 尚未开放，仅支持指纹识别，不过在指纹识别上进行了统一，比如要求使用统一的指纹识别 UI ，不允许开发者自定义了。 指纹识别关键方法 authenticate 这是指纹识别中最核心的方法，用于拉起指纹识别扫描器进行指纹识别。 指纹识别管理类 FingerprintVerifyManager 是指纹识别库的入口，对指纹识别进行管理，通过 FingerprintVerifyManager.Builder 对指纹识别进行初始化。
高级威胁与漏洞管理论坛 CIS 2022深圳分会场共设立“高级威胁与漏洞管理论坛”和“安全运营与数据安全论坛”两大分论坛，围绕混合云场景下安全威胁监测体系建设、API安全、企业漏洞综合治理、资产管理等内容 值得一提的是，CIS 2022深圳分会场“高级威胁与漏洞管理论坛”特邀腾讯安全总经理陈龙、斗象科技CTO徐钟豪担任出品人，与诸位演讲嘉宾一起，和参会观众共聚大会现场，与大家面对面交流热门网络安全技术、企业安全建设心得体会 议题前瞻 混合多云场景下高级威胁检测体系 腾讯安全专家孙亚东 全球数字化转型已成为不可逆的趋势，并将直接重塑企业IT架构，带来严峻的网络安全威胁：攻击面急速扩大，攻击方法层出不穷，安全挑战呈指数级增长 面临高频且高伤害的网络攻击，能否快速、准确识别潜在的攻击威胁、安全风险就成为企业必须要考虑的问题。腾讯安全专家孙亚东就威胁检测技术、模型与体系建设进行探讨，并结合实际案例进行分享。 报名信息提交后，CIS 组委会将统一进行审核，通过后即可参加 CIS 2022 网络安全创新大会） 关于CIS 2022 网络安全创新大会深圳分会场 CIS 2022 网络安全创新大会深圳分会场共有“高级威胁与漏洞管理论坛
我们考虑了高级持续性威胁(APT)攻击，它在网络杀伤链的各个阶段进行多次攻击，攻击者和防御者的目标都是基于他们的信念来选择最优策略。 索引术语-防御性欺骗，超游戏理论，不确定性，攻击者，防御者，高级持续性威胁。
腾讯主机安全（CWP）利用机器学习为用户提供黑客入侵检测和漏洞风险预警等安全防护服务，主要包括密码破解阻断、异常登录审计、木马文件查杀、高危漏洞检测等安全功能，解决当前服务器面临的主要网络安全风险，帮助企业构建服务器安全防护体系。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
