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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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    中国互联网络信息中心发布《中国域名服务安全状况与态势分析报告》

    近日,中国互联网络信息中心(CNNIC)与国家域名安全联盟联合发布了2014年《中国域名服务安全状况与态势分析报告》(以下简称报告),这是国家域名安全联盟自2012年3月成立以来发布的第3份《中国域名服务安全状况与态势分析报告》。报告对我国互联网域名服务体系中的根域名服务系统、顶级域名服务系统、二级及以下权威域名服务系统和递归域名服务系统的运行状态和安全状况进行了全面监测和客观评估,反映了各环节域名服务系统的安全配置情况和运行状态。   报告显示,经过周期性的重复监测及分析,2014年我国各级域

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    DGA域名的今生前世:缘起、检测、与发展

    恶意软件如今已经发展为威胁网络安全的头号公敌,为了逃避安全设施的检测,其制作过程也越来越复杂,其中一个典型做法是在软件中集成DGA(Domain Generation Algorithm)算法,产生速变域名,该方式作为备用或者主要的与C2服务器通信的手段,可以构造更加鲁棒的僵尸网络,做到对感染肉鸡的持续性控制。对应地,针对DGA算法的研究现在也是安全圈讨论的热点话题,学术界和工业界也有大量DGA域名检测的工作,但是在实际使用中存在误报过多的现象。由于传统DNS使用明文进行数据传输,造成严重的用户隐私泄露问题,DoT(DNS-over-TLS)、DoH(DNS-over-http)协议陆续通过RFC标准,用于保护用户隐私,但另一方面,加密DNS的使用将给DGA域名的检测带来新的挑战。

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    DGA域名检测的数据分析与深度学习分类

    在恶意软件发展的初期,恶意软件编写者会直接将控制服务器的域名或IP直接写在恶意软件中(即使是现在也会有恶意软件遵从这种方式,笔者部署的蜜罐捕获的僵尸网络样本中,很多经过逆向之后发现也是直接将IP写在软件中)。对于这种通信的方式,安全人员可以明确知道恶意软件所通信的对象,可以通过黑名单的方式封锁域名及IP达到破坏恶意软件工作的目的。DGA(Domain generation algorithms),中文名:域名生成算法,其可以生成大量随机的域名来供恶意软件连接C&C控制服务器。恶意软件编写者将采用同样的种子和算法生成与恶意软件相同的域名列表,从中选取几个来作为控制服务器,恶意软件会持续解析这些域名,直到发现可用的服务器地址。这种方式导致恶意软件的封堵更为困难,因此DGA域名的检测对网络安全来说非常重要。

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    APT28对美网络钓鱼攻击的线索分析

    在即将到来的美国中期选举前夕,谍影重现。9月中旬,微软方面采取行动阻止了一项由俄罗斯APT组织Fancy Bear(APT28)发起的网络钓鱼攻击,攻击者的疑似目标为美国国际共和研究所(International Republican Institute,IRI)和哈德逊研究所(Hudson Institute)两家智库,这两个机构都与美国共和党有关,且对俄罗斯和普京持反对批评态度。微软数字犯罪部门通过法院命令形式,用sinkhole技术及时控制屏蔽了由APT28创建的6个用于网络钓鱼攻击的域名。本篇文章中,安全公司RiskIQ针对此次钓鱼攻击涉及的域名和对应网站进行了关联分析,揭露了一些幕后线索和意图,以下为RiskIQ的分析报告。

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