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    基于海量样本数据的高级威胁发现

    这次分享主要从 4 个方面呈现,分别是:严峻的网络威胁形势、恶意行为自动化检测技术、海量样本数据运营、情报生产和高级威胁发现。...作为高级威胁攻击的核心,漏洞利用的手段已经覆盖到现代网络战争的方方面面。因此,对应的漏洞利用检测技术在自动化检测过程中就处于非常重要的位置。...多重样本来源 基于输入的海量样本数据,经过各个检测分析阶段的处理和过滤,最终的目的是发现高级威胁。...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?

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    通过ZAT结合机器学习进行威胁检测

    zeek是开源NIDS入侵检测引擎,目前使用较多的是互联网公司的风控业务。zeek中提供了一种供zeek分析的工具zat。...Pandas数据框和Scikit-Learn 动态监视files.log并进行VirusTotal查询 动态监控http.log并显示“不常见”的用户代理 在提取的文件上运行Yara签名 检查x509证书 异常检测...对域名进行检测,并对这些url进行“病毒总数的查询” ? 当你的机器访问 uni10.tk 时输出效果如下 ? 针对x509.log的数据,因为有些钓鱼或者恶意网站流量是加密的。...针对异常检测我们可以使用孤立森林算法进行异常处理。一旦发现异常,我们便可以使用聚类算法将异常分组为有组织的部分,从而使分析师可以浏览输出组,而不用一行行去看。 ? 输出异常分组 ?...检测tor和计算端口号。通过遍历zeek的ssl.log文件来确定tor流量这里贴出部分代码 ? 输出结果如下: ? ?

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    eBPF 对容器威胁检测意味着什么

    eBPF 对容器威胁检测意味着什么 翻译自 What eBPF Means for Container Threat Detection 。...然后,您可以开始编写检测异常行为的规则。 在下面的截图中,您可以看到发生了一个过程,它是哪个容器名称,由谁运行的,容器名称是什么等等。...下面的图片展示了我在 osquery 中使用 eBPF 遥测进行的检测。当我运行同样的攻击时,它显示发生了特权升级攻击,并检测到了 kthreadd 。...这个检测是基于路径二被生成触发的,而且有 kthreadd 存在,这表明在内核空间中发生了某些事情并且权限已经提升。虽然这是一个基本的检测方法,但它非常有效。...与此同时,它已经改进了容器威胁检测的可能性。

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    【近期功能更新】无缝体验免费 Demo!

    APM 体验 Demo 全新上线,您无需接入,即可流畅体验 APM 全功能。...[点击查看大图] 体验地址: https://console.cloud.tencent.com/apm/monitor/team?flag=apm-enter-demo。 2. ...为了方便用户在 CDN 控制台直接进行 JS、CSS、图片等资源的性能查看, RUM 和 CDN 产品进行深度合作,并且为每个接入的应用提供每天50万的免费上报额度,助力中小企业提升网站和小程序的用户体验...RUM-Web 体验 Demo 全新上线,您无需接入,即可流畅体验 Web 前端性能监控全功能。​...融合后的体验有如下变化: 基础指标免费 支持细粒度调整基础指标的采集 支持跨地域/跨 VPC 关联容器集群 支持集成弹性容器集群(EKS)和边缘容器集群(TKE Edge) 告警能力提升 采集端自动扩缩容

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    目标检测实战项目『体验篇』

    什么是目标检测 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。...目标检测初体验 当前基于深度学习的目标检测算法主要分为两类: 1.Two stage目标检测算法:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。...2.One stage目标检测算法:OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。 在本文中,我们将使用 YOLOv3 在检测图像类别的位置及名称。...在这里,我们假设大家没有目标检测的知识,只是想体验一下目标检测做出来的效果,有个大致的概念。...以上源码可在 https://github.com/FLyingLSJ/Computer_Vision_Project 查看 目标检测的文章将会分为以下几个板块逐步更新 目标检测实战项目『体验篇』 目标检测实战项目

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    目标检测实战项目『体验篇』

    什么是目标检测 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。...目标检测初体验 当前基于深度学习的目标检测算法主要分为两类: 1.Two stage目标检测算法:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。...2.One stage目标检测算法:OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。 在本文中,我们将使用 YOLOv3 在检测图像类别的位置及名称。...在这里,我们假设大家没有目标检测的知识,只是想体验一下目标检测做出来的效果,有个大致的概念。...以上源码可在 https://github.com/FLyingLSJ/Computer_Vision_Project 查看 目标检测的文章将会分为以下几个板块逐步更新 目标检测实战项目『体验篇』 目标检测实战项目

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    浅析PRODIGAL:真实企业中的内部威胁检测系统

    0x00 写在前面 2013年2月份美国白宫发布了一份总统备忘录,专门就当前面临的内部威胁(Insider Threats)进行了分析,并且督促行政部门紧急出台一份应对内部威胁的解决方案。...无独有偶,DARPA也在2012年出台了ADAMS项目,该项目专门用于美国国内敏感部门、企业的内部威胁检测。...因此今天我们来了解下PRODIGAL,希望从中可以为我们研发自主可控的内部威胁检测系统带来借鉴。...PRODIGAL不再试图用一个固定的分类器使用架构来检测异常,而是根据不同的威胁类型建立灵活的检测架构。...PRODIGAL已经在美国的部分涉密企业中部署,在运行中不断改进优化和丰富攻击特征语言数据库,相信PRODIGAL会成为将来第一款部署的强大内部威胁检测系统。

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