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。...本文只是讲述其中的黑名单ip如何搜集，方向还可以拓展为恶意域名，恶意证书，可用类似方法。...= -1: print "This "+IP+" is blacklisted" file.close() 四、总结 本文简单地描述如何利用开源威胁情报，帮助我们更好的防护网络不受到恶意的攻击
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
不幸的是，我们的研究证实，内部威胁形势正变得越来越难以应对，因为一系列的不法分子超出了员工和特权IT员工所带来的风险。...高级持续威胁（APTs）的出现和成功导致了一系列令人担忧的漏洞，其中特权用户帐户的访问控制受到恶意外部人员的攻击。...遗憾的是，当代系统和网络技术管理的一个秘密是，很难识别和跟踪这种双重类型的不当行为，因为操纵强大管理员凭据的复杂黑客可以创建和删除多个帐户，甚至修改安全事件日志。...然而，令人鼓舞的是，当我们在2015年版的内部威胁年度研究中，关于谁对公司数据构成最大内部威胁的问题，似乎安全意识正在增长，尽管没有人们希望的那么快：55％的全球商业受访者表示“特权用户”，46％说'承包商和服务提供商...此外，将以数据为中心的解决方案与数据监视或情报收集功能结合起来，对于识别可能表明问题的异常数据使用和访问模式也很重要。
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。...在当前推荐系统和安全领域都比较常见，而对于抽象的图模型如何利用图嵌入技术处理呢？...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。
恶意行为自动化检测技术 为了应对这些越来越多愈演愈烈的网络威胁，必须及时获取有关这些威胁的准确信息以进行应对。如何有效获取、收集和处理这些信息正在成为威胁应对过程中的主要挑战。...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。...如何有效获取、收集和处理这些信息，正在成为威胁应对过程中的主要挑战之一。接下来，我将简单描述一下如何进行海量样本数据的运营，以及做好海量样本数据的运营如何支撑起情报生产和高级威胁发现的任务。...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？
基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施，本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习，构建我们自己的人脸识别系统。...简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸，如果面部被授予访问权限或访问被拒绝，模型将提供语音响应。...如果识别出正确的面部，则授予访问权限并且用户可以继续控制设备。完整代码将在文章末尾提供Github下载链接。 搭建方法 首先，我们将研究如何收集所有者的人脸图像。...keras.initializers.glorot_normal(seed=3), name='Output')(FC2) model1 = Model(inputs=VGG16_MODEL.input,outputs=Out) 人脸识别模型将使用迁移学习进行训练...回调函数 在下一个代码块中，我们将查看面部识别任务所需的回调。
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。...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。...实际订阅和集成威胁情报通常涉及与第三方服务提供商的接口交互，这里展示一个简化版的Python代码示例，演示如何从一个虚构的威胁情报API获取数据，并将其用于更新本地黑名单：import requests...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。
上一期分享了模拟生成车牌的方法，今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型，模拟生成车牌的方法参看：车牌识别（1）-车牌数据集生成 生成的车牌如下图 准备数据集，图片放在path下面，同时把图片名称和图片的车牌号对应关系写入到...y_train是长度为7的列表，其中每个都是shape为(n, # )的ndarray，分别对应n张图片的第一个字符，第二个字符....第七个字符 因为车牌是固定长度，所以有个想法，就是既然我们知道识别七次...，那就可以用七个模型按照顺序识别。...0.9915 - val_c5_acc: 0.9723 - val_c6_acc: 0.9212 - val_c7_acc: 0.9336 可见五轮训练后，即便是位置靠后的几位车牌，也实现了 93% 的识别准确率...，识别成功 chars = '' for arg in np.argmax(lic_pred, axis=1): # 取每行中概率值最大的arg,将其转为字符
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
导致错误的原因有很多，以下是最常见的两个： (1)缺乏网络安全方面的培训或安全经验 很明显，大多数无意中泄露数据或错误配置和其他错误可以追溯到员工对安全设置如何工作缺乏了解。...这甚至包括缺乏关于如何重新配置默认安全参数的知识，这些知识通常足以阻止外部入侵者的攻击。 换句话说，网络攻击者通常可以绕过云计算提供商创建的默认安全设置来暴露数据。...如何防范云安全错误 企业需要采取哪些措施来避免云安全配置错误和其他可能导致违规的错误，其责任在于客户。 然而，云计算供应商还需要意识到他们在解决方案中扮演的角色。...接下来，通过识别和理解核心问题，最终采取措施。 版权声明：本文为企业网D1Net编译，转载需在文章开头注明出处为：企业网D1Net，如果不注明出处，企业网D1Net将保留追究其法律责任的权利。
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。
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
写在前面 准备威胁建模 组建虚拟团队 四个阶段的结构化思考 车联网威胁建模例子 1、我们在做什么？为车辆登记功能创建系统模型 2、会出什么问题？识别功能威胁 3、我们要怎么做？...防守者：避免安全防御措施过度设计，设计威胁控制措施。 开发人员：主力模块开发者或者系统架构师，有了解当前服务具体如何设计和实现的背景，负责清楚明白威胁和缓解措施。...注册功能威胁建模例子 接下来以在AWS上的一个车联网服务解决方案为例解答如何创建系统模型和威胁模型，以及评估模型的有用性。...识别功能威胁 开始你的威胁建模头脑风暴，没有错误的答案，我们的目标是尽可能完整得涵盖可能的威胁，不预设可能已经会被缓解的威胁。...泄露泄露：恶意人员如何从DynamoDB 表中读取数据，或读取存储在 Amazon S3 存储桶内的对象中的数据？ 拒绝服务：恶意人员如何从 Amazon S3 存储桶中删除对象？
● 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。
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。
享受过程，一起加油~ 前文讲解LSTM恶意请求识别。...这篇文章将详细结合如何利用keras和tensorflow构建基于注意力机制的CNN-BiLSTM-ATT-CRF模型，并实现中文实体识别研究，同时对注意力机制构建常见错误进行探讨。...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
享受过程，一起加油~ 前文详细介绍如何学习提取的API序列特征，并构建深度学习算法实现恶意家族分类，这也是安全领域典型的任务或工作。...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。
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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网络如何工作？ ? Siamese网络基本上由两个对称的神经网络组成，它们共享相同的权重和体系结构，并且最后使用能量函数 E 连接在一起。...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。
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