随着互联网的普及和发展，网络安全问题日益突出。对于新手来说，学习网络安全是一项重要且有挑战性的任务。本文将为新手提供一些建议，帮助他们从正确的方向开始学习网络安全知识。
来源：http://blog.csdn.net/ouyang_peng/article/details/50983574（点击文末阅读原文前往） 加密是一个基本工具，可以帮助用户保护个人文档、照片等机密数据，因此通常意义上加密是良性的。而且实现加密难道并不高，也不需要特别强的专业知识，现在开源的加密库很多，只要懂点基本原理，搞IT的应该都可以拿过来用。 但是，当加密这个工具被恶意攻击者利用，确实会让人不知所措。最典型的使用加密进行恶意攻击的方式为：攻击者黑进系统后，将系统所有的文档（如doc、pdf、rar
网络安全（Cyber Security）是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。
云计算已经成为现代企业信息技术基础设施的核心组成部分。然而，随着云的广泛采用，网络威胁和安全漏洞也在不断增加。为了保护云环境中的数据和应用程序，云防火墙已经成为云安全的不可或缺的一部分。
腾讯云网络安全运维工程师认证的考试备考攻略来啦！腾讯云网络安全运维工程师认证（TCA）是腾讯公司基于腾讯云产品，面向安全运维人员所推出的一项专业认证，适合从事网络安全运维相关工作的人员，高等院校网络工程与信息安全、云计算、计算机应用类专业学生，以及其他有志于从事网络安全运维的人员。本次“云梯计划”也涵盖了该门认证学科，对于在校大学生而言，通过参加网络安全运维工程师认证考试，可以很好的证明自己的云网络安全运维能力。本篇考试攻略将为您介绍一下，云网络安全运维工程师认证需要学习和掌握的内容。
该密码体制有一个参数n。在加解密时，同样把英文字母映射为0－25的数字再进行运算，并按n个字母一组进行变换。明文空间、密文空间及密钥空间都是长度为n的英文字母串的集合，因此可表示
随着互联网的迅猛发展，网络安全问题日益突出。渗透攻击作为网络攻击的一种常见手段，给企业和个人带来了巨大的威胁和损失。因此，如何有效防止渗透攻击成为网络安全领域的重要课题。本文将探讨网络安全防渗透的解决方案及对策，并提供相应的代码实例以供参考。
在现在网络中，攻击无处不在，可以不夸张的说，每一秒都有企业或者个人被网络攻击。有人说了，不是有防火墙嘛？
聚类分析（Clustering Analysis）是一种将数据对象分成多个簇（Cluster）的技术，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较大的差异性。这种方法在无监督学习（Unsupervised Learning）中广泛应用，常用于数据预处理、模式识别、图像处理和市场分析等领域
现在MD5加密的应用范围可谓是极其广泛，绝大部分的网站存储账号密码的数据库都采用的是MD5加密方式，只有极少数的是明文密码——毕竟多一层加密就多一层安全。标准的MD5密码是16位和32位的，有不少网站系统为了“更加安全”而采用20位MD5密码（比如DEDECMS系统）、34位MD5密码（比如Serv．U）或是40位的MD5密码（详见危险漫步“唬人的40位MD5加密”一文），其实这些都是障眼法而已，真正的内容还是16/32位MD5核心密码。想必大家在平时的入侵检测过程中都遇到过拿到了管理员账号的MD5密码却无法破解的情况，要么就是被提示“Found!这是一条收费记录”，非常郁闷，这将直接导致入侵检测的失败。那几个比较著名的MD5在线破解网站也越来越不厚道，有的MD5密码明明非常简单竟然也要收费，强烈BS这种做法！在此危险漫步就提供一个破解MD5密码的小技巧来热热身先！
当今网络安全攻防较量已进入深水区，纵深防御体系已经成为基础。在HW场景下，关于应用漏洞攻击响应和恶意流量溯源分析的安全工作一直被视作重点，但是在实际事件处理过程中仍存在巨大的技术挑战。RASP技术作为新一代突破性的应用层积极防御技术，可在东西向Web流量自动化检测防御中起到关键作用。
信息系统评价要素包括：功能、成本、可靠性、可用性、存储容量、效率、响应时间等。不同的应用，首选评价指标是不同的，如银行系统，应该重点考虑系统的可用性和可靠性。
入侵检测即通过从网络系统中的若干关键节点收集并分析信息，监控网络中是否有违反安全策略的行为或者是否存在入侵行为。
IDS（intrusion detection system）入侵检测系统是一种对网络传输进行即时监视，在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备。它与其他网络安全设备的不同之处便在于，IDS是一种积极主动的安全防护技术。在很多中大型企业，政府机构，都会布有IDS。我们做一个比喻——假如防火墙是一幢大厦的门锁，那么IDS就是这幢大厦里的监视系统。一旦小偷进入了大厦，或内部人员有越界行为，只有实时监视系统才能发现情况并发出警告。
入侵检测和防御系统（Intrusion Detection and Prevention System，简称IDPS）是一类关键的网络安全工具，旨在识别、阻止和响应恶意的网络活动和攻击。它在不断演化的威胁环境中扮演着重要角色，帮助组织保护其数字资产免受各种威胁。本文将深入探讨IDPS的作用、不同类型以及一些顶尖的IDPS解决方案。
网络安全技术是指用于保护计算机网络系统、数据和通信安全的技术手段和方法。网络安全技术涉及多个领域，包括但不限于：
用一些自动化技术的专用工具来扫描一些普遍开源代码版本号系统漏洞，例如dede，phpweb，discuz这些旧版常有一些管理权限各不相同的系统漏洞，有的软件能够 立即提交个webshell（网站后门），以后用水果刀（中国菜刀）操纵。有些是依据系统漏洞能扫描出后边账户密码，然后登陆网站后台从而拿到webshell管理权限
我目前是一名云计算工程师，不是计算机科班出身，学习过基础的计算机导论、程序设计基础、C 程序开发以及 C++ 程序设计开发。
本文主要是介绍一下笔者对于甲方安全能力建设的一些经验，心得和零散的思考。需要特别强调的是不同企业的实际情况不尽相同，本文仅供参考，不具普遍意义。
下面我们来学习入侵检测，入侵检测是对入侵的发现，它是防火墙之后的第二道防线，为什么需要入侵检测？那是因为前面介绍了防火墙它是有局限性的，它工作在网络边界它只能抵挡外部的入侵，但是据统计分析，这个安全威胁80%都来自于内部，然后防火墙然后防火墙它自身也存在弱点，可能被攻破或者被穿透或者被绕开，然后防火墙对某些攻击它的保护是比较弱的，然后只能拒绝，然后仅能拒绝非法连接请求，合法使用者仍然能够非法的使用系统，越权使用系统，提升自己的权限。然后就是防火墙对入侵者的行为往往是一无所知的。
在现在越来越庞大的网络面前，我们的企业网络网络为了实现相对来说的安全都会在企业网与internet之间架设防火墙。但是在有些情况下，防火墙并不能发挥作用。
青藤云安全是一家主机安全独角兽公司，看名字就知道当前很大一块方向专注云原生应用安全，目前主营的是主机万相/容器蜂巢产品，行业领先，累计支持 800万 Agent。当前公司基于 NebulaGraph 结合图技术开发的下一代实时入侵检测系统已经初步投入市场，参与了 2022 护网行动，取得了不错的反响。
如何知道自己所在的企业是否被入侵了？是没人来“黑”，还是因自身感知能力不足，暂时还无法发现？其实，入侵检测是每一个大型互联网企业都要面对的严峻挑战。价值越高的公司，面临入侵的威胁也越大，即便是Yahoo这样的互联网鼻祖，在落幕（被收购）时仍遭遇全量数据失窃的事情。安全无小事，一旦互联网公司被成功“入侵”，其后果将不堪想象。
入侵行为是指来自具有不可靠意识（潜在的、有预谋的、未经授权的访问，企图致使系统不可靠或无法使用）的入侵者通过未经正常身份标识、身份认证，无对象访问授权，逃避审计，逃避可问责等非正常过程手段或过程对信息系统的信息安全三元组（C 机密性、I 完整性、A 可用性）造成破坏的恶意行为。
② 引入 IDS : 但是 防火墙 不能阻止所有的 入侵通信 , 这里就需要 入侵检测系统 ;
入侵检测是帮助系统对付网络攻击，扩展了系统管理员的安全管理能力(包括安全审计、监视、进攻识别和响应)，提高了信息安全基础结构的完整性。它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息，并分析这些信息，看看网络中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。入侵检测是系统保护的最后一道安全闸门，在不影响网络和主机性能的情况下进行监测，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。
无监督学习（Unsupervised Learning）是一类重要的机器学习方法，通过对未标注数据的分析和建模，揭示数据的内在结构和模式。无监督学习广泛应用于聚类、降维、异常检测和关联规则挖掘等领域，具有很高的研究价值和实际应用前景。本文将详细探讨无监督学习的基本原理、核心算法及其在实际中的应用，并提供代码示例和图表以帮助读者更好地理解和掌握这一技术。
主要的研究内容是如何通过优化检测系统的算法来提高入侵检测系统的综合性能与处理速度，以适应千兆网络的需求。
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机器学习被越来越多地应用到安全场景中，如：恶意邮件检测、入侵检测、WAF等，但是其现实效果饱受诟病，鲁棒性问题往往无法解决，如：A环境下训练的模型换到B环境中不适用，T时刻训练的模型在T1时刻不适用，这导致更换环境时需要标注大量样本，并且模型要定期更新。这种现象在机器学习领域被称之为“概念漂移”，指的是一个模型要去预测的一个目标变量随着时间的推移发生改变的现象，这种现象在安全领域这种高度动态的场景中尤其明显。本文介绍一种检测概念漂移样本、并对结果提供可解释性的方法，该方法来自2021年Usenix Seurity的一篇论文[1]。
网络入侵检测在发展过程中，主要有两大流派：基于日志的入侵检测和基于流量的入侵检测。但因为基于日志的入侵检测的数据源来自各系统的运行日志，日志格式多种多样，标准化程度低，日志记录内容的详尽程度也千差万别，所以基于日志的入侵检测产品很难实现标准化。因此，各家安全厂商一般都是主打基于流量的入侵检测产品，笔者就针对此类检测产品，聊一聊部署实践中出现的各类问题。
入侵探测在安防场景中应用较久，指的是外界物体（人、车或其他物体）不经允许擅自进入规定区域时，通过某种途径或方式进行阻止或提醒监管人员注意。目前较为常见的人员入侵检测有电子围栏入侵探测、红外对射探测、震动电缆入侵探测等等。随着人工智能计算机视觉技术的快速发展，基于AI深度学习算法的入侵检测也越来越普及。
端点：台式机、服务器、移动设备和嵌人式设备等。攻击者往往首先利用目标网络中的脆弱端点建立桥头堡，再通过进一步的漏洞利用来构筑长期驻留条件，最终迈向既定目标。 端点检测与响应（(Endpoint Detection and Response，EDR）：完全不同于以往的端点被动防护思路，而是通过云端威胁情报、机器学习、异常行为分析、攻击指示器等方式，主动发现来自外部或内部的安全威胁，并进行自动化的阻止、取证、补救和溯源，从而有效对端点进行防护。 举例：360天擎终端检测与响应系统，融入了360威胁情报、大数据安全分析等功能，可以实时检测用户端点的异常行为和漏洞，通过与360威胁情报对比，能够及时发现威胁，做出木马隔离和漏洞修补的安全响应。
随着互联网的普及和发展，我们的个人信息和数据面临着越来越多的安全风险。为了应对这些挑战，网络工程师和安全专家们不断研发新的技术和方法，以加强网络安全和保护用户隐私。本文将着重介绍Socks5代理和爬虫技术的应用，探索它们在构建安全稳定的网络环境中的重要性和作用。
作为现代社会的重要基础设施之一，服务器的安全性备受关注。服务器被侵入可能导致严重的数据泄露、系统瘫痪等问题，因此及时排查服务器是否被侵入，成为了保障信息安全的重要环节。小德将给大家介绍服务器是否被侵入的排查方案，并采取相应措施进行防护。
随着互联网的普及和信息技术的快速发展，网络攻击手段日益复杂和多样化。在众多网络攻击手段中，IP欺骗、洪水攻击和TCP重置反击是三种较为常见且具有代表性的攻击方法。本文将详细介绍这三种攻击手段的原理、实施过程及防御策略。
缓冲区溢出攻击是一种常见且危害很大的系统攻击手段，攻击者向一个有限空间的缓冲区中复制过长的字符串，可能产生两种结果：
网络安全体系是一项复杂的系统工程，需要把安全组织体系、安全技术体系和安全管理体系等手段进行有机融合，构建一体化的整体安全屏障。针对网络安全防护，美国曾提出多个网络安全体系模型和架构，其中比较经典的包括PDRR模型、P2DR模型、IATF框架和黄金标准框架。
一台主机入侵后，入侵者往往会把数据发送出去或启动reverse shell。一般在IDC的出口防火墙都会有检测异常外连行为，可能由于中间有NAT，并不一定知道是哪台机器过来，但即使是知道哪台机器过来的，也不知道是该台机器哪个程序发起的外连行为。
《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。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
网络安全是一门关注计算机系统和网络安全的专业学科。其首要任务是维护信息系统的核心价值，包括机密性、完整性和可用性，以对抗未经授权的访问、破坏、篡改或泄露的威胁。
如何判断自己的服务器是否被入侵了呢？仅仅靠两只手是不够的，但两只手也能起到一些作用，我们先来看看UNIX系统上一些入侵检测方法，以LINUX和solaris为例。
IDS是英文"Intrusion Detection Systems"的缩写，中文意思是"入侵检测系统"。
如何判断自己的服务器是否被入侵了呢？仅仅靠两只手是不够的，但两只手也能起到一些作用，我们先来看看UNIX系统上一些入侵检测方法，以LINUX和solaris为例。 1、检查系统密码文件 首先从明显的入手，查看一下passwd文件，ls –l /etc/passwd查看文件修改的日期。 检查一下passwd文件中有哪些特权用户，系统中uid为0的用户都会被显示出来。 顺便再检查一下系统里有没有空口令帐户： 2、查看一下进程，看看有没有奇怪的进程 重点查看进程： ps –aef | grep i
人员入侵检测算法基于视频分析技术，自动对视频画面进行分析识别，可以对危险区的人员闯入、靠近等行为进行实时进行检测并预警，无需人工干预，协助管理者对场所的安全问题进行监管，可以广泛运用在学校、园区、工地、车站、地铁、厂区等地方。
机器学习中的监督学习方法种类繁多，适用于不同类型的任务和数据集。下面详细介绍几种常见的监督学习方法，包括它们的基本原理、适用场景以及优缺点。
根据现有的文献进行总结，工业IDS的检测方法主要有2种：变种攻击检测和隐蔽过程攻击检测。
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