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木马围城:比特币爆涨刺激挖矿木马一拥而上围猎肉鸡资源

云主机是企业数字化转型的重要基础设施,承载着重要的数据和服务价值,也逐渐成为了黑客的重点攻击对象。随着虚拟机、云主机、容器等技术的普遍应用,传统安全边界逐渐模糊,网络环境中的主机资产盲点成倍增加,黑客入侵、数据泄露、病毒木马攻击风险随之增加。 与此同时,各类数字加密货币价格迎来暴涨,2020年初至今,比特币价格一度超过了4万美元/BTC,是2019年底的10倍之多,达到了历史最高点,比特币一度摘取2020年度最佳持有资产的头衔。受比特币暴涨影响,各类数字虚拟币市值均有大幅增长,在如此大利益诱惑之下,通过传播挖矿木马来获取数字加密货币(以挖取门罗币最为普遍)的黑产团伙闻风而动,纷纷加入对主机计算资源的争夺之战。

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百度蒙牛打造可视化追溯系统 共创安心乳业新典范

牛奶是我们日常生活最常见的食品之一,但你是否想过有一天只要扫描一下包装盒上的二维码,就可以随时通过实时视频追溯到牧场奶牛和工厂的生产环境? 日前,蒙牛与百度联手推出了精选牧场奶可视化追溯系统,该系统引用百度云技术,消费者只需用手机扫描一下包装上的二维码,便可将千里之外的牧场、工厂实时“掌”握,足不出户就可以通过在线视频了解牛奶的生产环节,打造了一个不间断播报的“牧场探索频道”。 9月1日,蒙牛与百度在内蒙古呼和浩特召开“牧场在云端——‘精选牧场牛奶’可视化云端追溯系统体验会”,蒙牛乳业集团副总裁王艳松和百度

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云计算 vs. 本地数据中心 谁更安全?

目前,云计算在安全方面仍然差强人意,但是在不久的将来,云计算的安全性要比传统本地IT更高。下面就让我们来看看为什么将会是这样。 大数据威胁智能感知系统 公有云将能够很好地变成数据安全的平台。抓取互联网数据,如网站请求和电子邮件样本,然后通过运行大数据安全智能感知系统,就能发现全球的恶意软件和网络入侵意图。我们越快地利用云计算来定位威胁并精确地确定威胁的范围,就能越快地改变我们的基础设施以抵御那些威胁。 加密证书和密钥管理 目前在任何企业环境中,移动数据已经超越了传统安全的边界,其中加密成为一个越来越重要的环

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智慧加油站视频监控行为识别分析系统

智慧加油站视频监控行为识别分析系统 选用视频监控系统技术,对给油区和卸油区工作人员抽烟、通电话、用火、浓烟等异常现象开展智能识别、警报和纪录,在卸油工作流程中,工作人员不在座位,消防灭火器置放不合理,静电感应释放出来时长不够等不标准状况,执行加油站渠化规范化工作中。根据人工智能技术的基本上软、硬和有关优化算法,搭建了加油站安全工作系统。根据加油站的智能化更新,及其智能化边沿网络服务器和网络平台的即时推理能力和使用安全性分析,完成了给油和卸油的智能化系统、智能化、精确化。它可以给予鉴别和预警信息,用以鉴别外界侵入、安防设备、抽烟、动火和电话行为等关键情景。

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浅谈利用元数管理平台自动化管理指标的方法

目录: 一、企业指标管理的三个核心问题 二、解决指标管理的问题,需要从三个方面入手 三、通过元数据管理平台,实现指标管理在技术上的自动化 四、总结 指标直接反映企业的生产运营状况,为企业决策提供数据支撑。随着国家大数据战略与企业数字化转型的驱动,指标的作用越来越重要,指标管理上的诸多痛点让全企业统一的指标管理成为普遍需求。但要想把指标管理好并不容易,不仅需要科学合理的方法,还需要技术的强力支撑。 指标作为一种业务元数据,与企业元数据有着千丝万缕的联系,完全可以通过元数据管理平台实现指标的管理,把指标管理当做

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浅析属性图在异常程序检测的应用

大量的恶意软件/程序攻击给用户带来了极大的困扰。国内外的研究人员检测恶意程序的技术主要分为:基于程序结构、文件数据特征等恶意程序静态识别技术,基于程序运行时函数行为调用序列、函数参数信息等恶意程序动态识别技术[1]。目前,基于规则等检测技术以及基于机器学习等检测技术均存在相关问题。当未知恶意异常程序进行检测时,基于规则(YARA等)检测技术需要靠追加规则来实现,无法应对未知恶意异常程序的检测。此外,由于设备产生的数据量巨大,存在线索难以调查的问题,导致有效攻击线索淹没在背景数据中,基于机器学习检测技术通常具有较高的误报率和漏报率,难以快速识别。构建溯源图,能够作为威胁狩猎的关键资源,为威胁的识别、评估、关联提供丰富的上下文。《Provenance Mining:终端溯源数据挖掘与威胁狩猎》[2]一文,介绍了终端溯源数据(Provenance)以及溯源图(Provenance Graph)的概念,并介绍了如何在溯源数据完整有效采集的情况下,通过溯源图的后向追溯(backward-trace)和前向追溯(forward-trace),实现攻击事件的溯源与取证。为了检测未知恶意程序,相关研究人员[3]提出MatchGNet,通过数据驱动的方法进行检测,利用图神经网络来学习表示以及相似性度量,捕获不同实体之间的关系,利用相似性学习模型在未知程序与现有良性程序之间进行相似性评分,发现行为表示与良性程序有区分的未知恶意程序,最终,通过实验证明了有效性。随着异常程序检测技术的发展,攻击者躲避检测的方式也越来越多。本文将分析属性图在检测异常程序的应用。

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【行业应用报告】区块链赋能医疗产业报告

整体上,医疗产业可以分为医疗服务和医药商业两大类,其行业痛点主要在于医疗服务方面的数据未能被充分利用,以及医药商业中医药产品的防伪溯源难题。 传统医疗数据在信息化发展方面遇到诸多难题,相比其他传统行业,发展进度极为缓慢。究其根本,是因为目前医疗数据孤岛化且缺乏标准体系、数据安全难以保障、数据确权不明晰导致的传统参与者信息化的意愿低,医疗服务中的医疗数据未能被充分利用。 而医药行业供应链由于参与主体众多,存在大量交互协作,信息被离散地保存在各自环节各自系统中,缺乏透明度。信息的不流畅导致各参与主体难以准确了解相关事项的实时状况及存在的问题,影响供应链协同效率。当各主体间出现纠纷时,举证和追责耗时费力。 而区块链在数据保密、智能合约、生态激励等方面具有天然的优势,与医疗行业具有较高的契合度,能为医疗行业提供多环节安全解决方案,同时也能助推医疗行业智能化发展。

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