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
AI如今发展迅速，各云厂商对通用的人脸识别，文字识别，语音识别和语音合成提供了接口。在日常中有些小场景还是可以用到这些通用AI接口使平台或软件锦上添花的。 比如身份管理。...（截图里的身份证照片和信息来源于网上公开，并且已经被模糊处理） image.png image.png 使用百度AI提供的身份证识别接口，同时使用它供演示的身份证照片。...image.png image.png 当我们在浏览器上传过身份证照片后，同时调用百度AI的身份证识别接口返回身份证记录各字段信息，然后检查无误后，再添加识别结果到数据库。...百度云网站上提供有多种语言版本的示例代码，分为两步：根据自己的API Key和Secret Key调用鉴权接口获取token，然后用token和图片的base64数据去调用身份证识别接口。
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。
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。
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。
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
网上很多资源，识别率低，速度慢，用户体验很差。今天我就和大家介绍一下我使用的方法，可以快速、高效的识别中国身份证信息。
今天，我们分享这个安装包，可以解决以上所有的问题，fuxin的pdf阅读器大家肯定是用过的，但是正常官方版本，好多功能是不能用的，今天分享的这个，安装后直接试用期限50年，可以试用到2073年。...以上是小代安装后查看试用期限的演示。大家安装之后可以直接选择帮助，关于软件，会看到授权时间达到了2073年，估计这辈子我们是够用了哈哈，大家无需更新，直接使用就好了。 ?...8、然后选择帮助，查看软件授权信息，你会发现软件对于试用用户授权直接到了2073年，是不是很爽呢？ ? 注意：软在在初次打开时会跳出提示说是否需要注册，直接取消，关闭窗口就好，以后不会再跳出。
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。
自动化测试执行的用例有很多，python额测试用例文件，都是以“test”开头的。...TestLoader（defaultTestLoader）是unittest的测试用例加载器，它包括多个加载测试用例的方法。它的结果是返回一个测试套件。...本文介绍discover（）用法与功能 结构： discover（start_dir, pattern=’test*.py’, top_level_dir=None） 作用：找到指定目录下所有测试用例模块...，以test*.py开头，并将查找到的测试用例组装到测试套件中 2）runner.run(discover) ：通过run（）函数执行discover 补充知识：unittest框架执行测试并发送邮件...discover) fp.close() new_report = new_report(test_report) send_mail(new_report) 以上这篇Python unittest 自动识别并执行测试用例方式就是小编分享给大家的全部内容了
尽量先熟悉ECE官方文档中的内容。了解大概的结构，以便当我们想进行某些尝试的时候，知道可以在文档的哪些部分找到支持
在悉尼机场旅行的澳洲航空乘客将成为首批在自动登记，行李托运，休息室使用和飞机登机中使用面部识别的旅客群体。 该系统最终将允许机场更快地处理旅行者。...生物识别系统也得到了澳大利亚联邦政府的认可，该政府承诺提供2250万澳元（1660万美元），以确保所有澳大利亚机场都采用面部识别技术。...如果你说“生物识别”和“智能手机解锁”，大多数人根本不会有其他想法，但安全专家警告说，机场试验将被政府部门追踪，这些部门可以在公共场所使用同样的技术。...“（生物识别技术）可以产生真正的伤害”，Bruce Baer Arnold博士在澳大利亚金融评论的一份声明中说。数据透明度在GDPR之后已成为一个越来越大的问题，并且正处于潜在问题所在的领域。...美国正在考虑用于取代传统识别的类似的面部识别技术。美国国土安全部（DHS）已经计划在今年8月推出其车辆面部系统，一项识别进出美国边境的人的计划。
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。
《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
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。
文字识别：使用机器学习或深度学习模型，对提取的文字特征进行识别和分类，得到最终的识别结果。 OCR技术的关键在于特征提取和文字识别的过程。...进入文字识别控制台，阅读《文字识别服务条款》后单击勾选同意框，即可一键开通文字识别所有 API 接口服务。...实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户 SecretId 和 SecretKey，此处还需注意密钥对的保密 // 代码泄露可能会导致 SecretId 和 SecretKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性...实例化一个认证对象，入参需要传入腾讯云账户 SecretId 和 SecretKey，此处还需注意密钥对的保密 // 代码泄露可能会导致 SecretId 和 SecretKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性...智能化应用：结合其他人工智能技术，如自然语言处理、机器学习等，可以实现更高级别的智能化应用，如智能客服、自动化填表等。
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。
享受过程，一起加油~ 前文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。...由于上一篇文章详细讲解ATT&CK威胁情报采集、预处理、BiLSTM-CRF实体识别内容，这篇文章不再详细介绍，本文将在上一篇文章基础上补充： 中文命名实体识别如何实现，以字符为主 以中文CSV文件为语料...，介绍其处理过程，中文威胁情报类似 构建BiGRU-CRF模型实现中文实体识别 版本信息： keras-contrib V2.0.8 keras V2.3.1 tensorflow V2.2.0 常见框架如下图所示...，应该都熟悉Mitre的ATT&CK网站，本文将采集该网站APT组织的攻击技战术数据，开展威胁情报实体识别实验。...[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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