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基于大数据分析的异常检测方法及其思路实例

1 概述 随着人类社会信息化程度的不断深入,信息系统产生的数据也在呈几何级数增长。对这些数据的深入分析可以得到很多有价值的信息。由于数据量太大以及数据属性的多样性,导致经典的统计分析方法已经无法适用,必须采用以机器学习理论为基础的大数据分析方法。目前,大数据分析的方法已经被广泛用于商业智能(BI)领域,并取得了令人非常满意的效果。这种方法同样可以应用在信息安全领域,用于发现信息系统的异常情况(入侵和攻击、数据泄露等)。利用大数据分析的方法发现异常事件,需要满足几个条件:1)行为日志在内容必须足够详细,可以从

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生产环境NoHttpResponseException异常排查记录

公司最近正在准备为邮储银行开展一个营销活动,活动规则是:用户使用邮储银行卡在线上支付一分钱,就可以领取50元现金券,卡券领取完毕后,系统会自动退还消费者的1分钱。(相当于免费给邮储用户发放50元现金券),因为发券的入口要做在小程序里面,于是这个需求就落到了C端这边(公司的另一个业务小组),而我主要负责B端支付模块。经过我们商讨后,初步制定的业务逻辑为:用户打开C端小程序进行支付、然后C端将支付请求转给B端支付模块、B端支付模块向微信下单、等待消费者完成支付后B端支付模块通知C端交易完成并返回其支付方式、C端判断支付方式是否为邮储银行卡(是邮储银行卡则发券)、然后C端调用B端支付模块进行退款。为了方便大家理解,我呕心沥血的画出了系统调用的时序图。

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网络侦察概述及工具介绍(一)

侦察(Reconnaissance),原本是军事术语,指“利用目视观测或其他侦测方法,以获取有关之敌情、天然及地形等情报资料,为作战及战斗指导之依据[1]。ATT&CK矩阵中,网络侦察是攻击者在执行攻击前的一个阶段,攻击者通过侦察来收集关于目标网络和系统的信息,了解目标的弱点和漏洞,从而更有针对性地进行后续攻击,提高攻击成功的概率。20世纪末美国军方提出的C4ISR(Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance)概念,侦察是C4ISR体系中的一个重要组成部分,用于收集敌方军事力量和战场情况的信息,为作战决策提供数据支持。不难看出,C4ISR和ATT&CK都强调了侦察的重要性。所以,本文将初步聊聊网络空间的侦察技术以及相关工具。

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领券