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Office高级威胁漏洞在野利用分析

高级威胁漏洞背景在高级威胁攻击中，黑客远程投递入侵客户端最喜欢的漏洞是office文档漏洞，就在刚刚结束不久的黑帽子大会上，最佳客户端安全漏洞奖颁给了CVE-2017-0199漏洞，这个漏洞是时下office...f2260d063e3aa2275acc59687e263e9c Shell.exe e8ad2a5650ba9b89c44389f78da205c8 ppsx 总结和漏洞防护建议目前流行的office高级威胁漏洞趋向于稳定的逻辑漏洞

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安全知识图谱助力内部威胁识别

对于内网数据来说，告警数据与流量数据缺少相关的语义，而安全知识图谱融入了已经的安全知识，能大大提高威胁识别与评估的准备性。...在威胁元语言模型中，威胁实体构建和实体关系是两个最为关键两个步骤。 2图嵌入知识图谱最大的特点是具有语义信息，然而构建好的内网安全知识图谱如何应用到内网威胁识别中。...利用图模型做内网威胁识别，一个很直接的方法是利用社区发现[4,5,6]方法对威胁主体进行社区划分，把威胁度高的攻击主体划到一起，从而实现威胁识别。...图2.3 社区感知的图表示框架三、基于安全知识图谱的内网威胁识别基于知识图谱的内网威胁主要包括三部分：图模型构建、图嵌入和威胁评估。...主机的重要性越高，攻击者所产生的威胁就越大。 2.2 威胁评估对于已有的这些威胁评估，是从不同维度来解决威胁评估问题，那么不同角度的评估如如何融合优化成为威胁评估的问题。

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基于海量样本数据的高级威胁发现

本文由我在互联网安全大会 ISC 2022 分论坛“以对手为目标的威胁防御——安全情报与高级威胁论坛”中的分享《基于海量样本数据的高级威胁发现》整理而成，内容有所改动。...图片我们使用像 DGA 域名识别模型、网络流量检测模型、动态行为检测模型、文件静态检测模型等机器学习模型作为检测技术的辅助，增强自动化威胁检测的能力。机器学习模型需要持续完善。...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？...自动化高级威胁发现流程需要持续的改进，才能使“发现高级威胁”的这个终极目标实现可持续，才能使“看见”更进一步。

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评估高级AI的潜在网络安全威胁

这是迄今为止同类评估中最全面的：它覆盖网络攻击链的每个阶段，涉及广泛的威胁类型，并以真实世界数据为基础。...该框架使网络安全专家能够在恶意行为者利用AI实施复杂网络攻击之前，识别哪些防御是必要的，以及如何确定其优先级。...我们的方法通过主动识别AI可能使攻击更快、更便宜或更容易的地方（例如，通过实现全自动网络攻击）来弥补这一差距。...由此，我们整理出七个典型攻击类别的列表——包括网络钓鱼、恶意软件和拒绝服务攻击——并识别出网络攻击链中AI可能显著破坏传统攻击成本的关键瓶颈阶段。...通过强调这些新兴风险，该框架和基准将帮助网络安全团队加强其防御并领先于快速演变的威胁。

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高级威胁组织APT-C-36正在活跃

近日，据黑莓安全研究与威胁情报团队称，名为Blind Eagle 的APT组织正在活跃，针对哥伦比亚各个关键行业发起持续性网络攻击，包括卫生、金融、执法、移民以及负责哥伦比亚和平谈判在内的机构都是该组织的重点攻击目标...黑莓安全研究与威胁情报团队还发现，该组织正在向厄瓜多尔、智利和西班牙地区扩张。资料显示，Blind Eagle又被称为APT-C-36，以高活跃度和高危害性出名。...基于近段时间APT-C-36高活跃性，知名安全团队Check Point Research发布了该组织的详细调查报告，介绍了其高级工具集和攻击方式，例如通过鱼叉式网络钓鱼电子邮件传送的 Meterpreter

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006_网络钓鱼识别与防范：Web3环境下的高级威胁检测与防护策略

第1节：Web3网络钓鱼威胁概述在Web3.0时代，网络钓鱼已演变为一种高度复杂的攻击手段，直接威胁着用户的数字资产安全。...1.1 网络钓鱼攻击的演变与现状 Web3网络钓鱼经历了多个发展阶段，从简单的仿冒网站到复杂的社会工程学攻击：阶段1：基础仿冒 → 阶段2：高级域名欺骗 → 阶段3：社交媒体整合 → 阶段4：AI驱动攻击...：利用设备的指纹或面部识别 MFA安全最佳实践避免仅依赖SMS：SMS容易受到SIM交换攻击使用专用验证器应用：不要在主要设备上安装多个敏感应用备份恢复码：妥善保存MFA恢复码考虑硬件密钥：提供最高级别的保护...合约代码审计：AI自动分析智能合约的安全风险实时威胁情报：整合全球威胁数据，提供实时保护自动化响应系统自动撤销可疑授权：检测到可疑授权后自动执行撤销操作交易拦截：基于风险评分自动暂停高风险交易...总结网络钓鱼是Web3环境中最普遍且危险的安全威胁之一。

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安全审计：系统日志审计与分析，识别潜在威胁

安全审计：系统日志审计与分析，识别潜在威胁一、前言：为什么系统日志是安全审计的核心？在现代信息系统中，日志是最真实、最不可篡改的“现场证据”。...有效的日志审计不仅能识别潜在威胁，还能帮助组织建立可追溯、可量化、可预警的安全体系。...5.告警与响应设置阈值告警（如5分钟内10次失败登录）高危事件自动升级触发自动化响应（封禁IP、锁定账号）四、识别潜在威胁的关键技术1.行为分析（UEBA）用户行为基线异常行为评分识别内部威胁、账号滥用...2.攻击链分析（KillChain）通过日志还原攻击路径：侦察探测入侵权限提升横向移动数据窃取3.威胁情报结合黑名单IP恶意域名已知攻击特征（IOC）CVE漏洞利用日志匹配4.机器学习异常检测聚类识别异常模式时间序列预测异常自动识别未知攻击五...通过有效的日志分析，组织可以提前识别潜在威胁，构建更强韧的安全防线。

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OCR图像识别初体验（一）

python使用库：PIL pytesseract 主要辅助识别程序：Tesseract-OCR 个人踩坑经历-实测有效代码块： from PIL import Image import pytesseract...设置为安装目录下的tessdata目录如:D:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata 设置了环境变量后需要重启下才生效执行前文代码即可 ‘’示例识别结果...识别原图错误率有点儿高附上其他相关学习链接： 1）https://zhuanlan.zhihu.com/p/30391661?

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093_数字取证高级技术：高级恶意软件分析与动态行为监控实战指南——从静态分析到内存取证的全面威胁识别方法

前言随着恶意软件技术的不断演进，高级持续性威胁(APT)和新型恶意软件对组织和个人构成了严重威胁。传统的签名检测方法已难以应对这些复杂的恶意程序。...高级恶意软件分析技术作为数字取证的重要组成部分，通过深入剖析恶意软件的结构、行为和意图，为威胁检测、事件响应和取证调查提供关键支持。...恶意软件技术演进趋势：混淆与加密：使用复杂的代码混淆和加密技术逃避检测多态性：每次感染都改变自身代码，保持相同功能变形技术：能够在运行时完全重写自身无文件恶意软件：仅存在于内存中，不写入磁盘高级持久化威胁...Volatility集成流程：基线识别（pslist/psscan、netscan），重点关注异常父子关系与可疑外联。...在严格的授权与合规框架下，结合规范化的工具链、IOC管理与报告流程，能够有效识别复杂威胁、重建攻击链并支撑处置与诉讼。持续迭代检测能力与流程度量，将显著提升组织的威胁发现与响应效率。

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腾讯iOA技术指南：实现数据防泄漏与高级威胁防护

摘要本文旨在解析腾讯 iOA 在数据防泄漏（DLP）和高级威胁检测与响应（EDR）方面的核心能力、技术实现逻辑，结合操作指南与实际案例，展示其在企业数据安全与终端防护体系中的应用价值，为企业构建全链路安全防护提供参考...● 安全与效率冲突：开启数据监控与威胁防护后，终端卡顿、操作延迟等问题频发，员工体验与安全防护难以平衡。...二、腾讯iOA的一体化防护方案腾讯 iOA 通过 “数据防泄漏（DLP）+ 高级威胁检测与响应（EDR）” 的深度融合，构建全链路安全防护体系，核心解决思路如下： 1、数据防泄漏：覆盖全场景流转监控...高级威胁防护：AI 驱动的终端免疫 ● 动态行为分析：通过机器学习建模正常终端行为，当出现异常进程创建、注册表篡改、敏感目录访问等可疑操作时，实时触发告警。...依赖特征库，对未知威胁识别率＜60% 从证据实体到告警再到威胁事件链条式的威胁追踪与响应，让APT攻击无所遁行性能损耗终端 CPU 占用率＞20% 控制内存占用，

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高级威胁防御利器：EDR 与传统终端安全的差异解析

EDR（终端检测与响应）与传统终端安全防护的核心区别在于：前者是“主动防御+全生命周期响应”体系，侧重未知高级威胁的检测、处置与溯源；后者是“被动防御+单点处置”模式，仅能应对已知基础威胁，两者在防御理念...一、核心定位与防御理念传统终端防护以“预防已知威胁”为核心，秉持“堵门”思维，依赖特征码拦截已知恶意文件，适用于基础终端安全场景，对抗已知病毒、木马等简单威胁。...EDR则以“检测+响应+溯源”为核心，采用“监控+处置”主动思维，持续分析终端行为，精准狩猎未知威胁，适配高级威胁防护场景，可对抗无文件攻击、零日漏洞、APT等复杂威胁。...二、威胁检测机制传统防护以特征码匹配为核心，仅扫描磁盘文件，局限于文件层面检测，无法监控内存活动与系统底层操作，对零日漏洞、未知恶意软件等新型威胁无能为力。...EDR采用多引擎融合检测，结合特征码、行为分析、AI/机器学习及威胁情报联动，实现内核级深度检测，可捕捉内存注入、进程滥用等隐蔽攻击，即使无特征匹配的未知威胁，也能通过行为异常精准识别。

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Python-Iocextract：高级入侵威胁标识符IoC提取工具

工具介绍 Python-Iocextract是一款高级入侵威胁标识符IoC提取工具，它可以从文本语料库提取URL、IP地址、MD5/SHA哈希、电子邮件地址和YARA规则，其中还包括某些已编码或已被“...破坏”的入侵威胁标识符。...因为网络犯罪分子为了防止暴露自己的恶意活动以及攻击内容，通常都会想办法“破坏”类似URL和IP地址这样的入侵威胁标识符。在这种情况下，有效提取和汇总这些IoC对于安全分析人员来说就非常有价值了。

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情感识别技术变革人机交互体验

最近俄亥俄州立大学的认知研究科学家们在人脸识别技术和机器学习方面有了突破性进展，能够让电脑比人类更准确地读取面部表情进而识别情感状态。...然后用这些照片产生了21个独特的可被计算机识别的面部表情模型，这个数量是以前研究人员用于识别人类情感的面部表情模型数的三倍以上。...临床应用——识别研究科学家可以用面部动作编码系统识别基因、化学混合物以及大脑用来调节情感产物的神经元回路。情感识别技术还能用来诊断孤独症、创伤后应激障碍或面部表情不直接反应情感的其它情况。...ARIS点评巨大的潜力——实时情感识别技术可以极大地改善所收集的信息的数量和质量，从而达到最优的用户体验目的。...这类设备的广泛使用确保了情感识别技术能够得到快速普及。隐私担忧——对隐私和保密权利的顾虑会阻碍情感识别技术在消费市场中的普及。

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高级web网页人脸识别tracking.js

你没有看错，强大的JavaScript也可以实现人脸识别功能。...小编精心整理了一个人脸识别的JavaScript库（tracking.js），通过这篇文章，你可以了解到如何在网页中实现一个人脸识别功能。...1 示例案例图片人脸识别效果图实现思路通过tracking.js获取图片中人脸的信息，然后根据这些信息绘制相对应的div框即可。...1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253 视频人脸识别

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基于数据安全的风险评估（二）：数据资产威胁性识别

● 威胁性识别上篇是从脆弱性识别内容、识别方式、脆弱性定级，三个部分进行介绍。与脆弱密切相关的是威胁，威胁是一种对组织及资产构成潜在破坏的可能性因素，威胁需要利用资产脆弱性才能产生危害。...造成威胁的因素可分为人为因素（恶意和非恶意）和环境因素（不可抗力和其它）。本篇威胁性识别将从威胁来源、威胁识别与分类、威胁等级划分三个部分进行介绍。...数据脆弱性识别示例二威胁识别与分类威胁识别在风险评估过程中至关重要，威胁识别的准确性直接影响识别风险评估及后续的安全建设方向，所以丰富的数据威胁识别内容或分类，影响整体风险评估质量。...威胁识别示例图三威胁等级划分判断威胁出现的频率是威胁识别的重要内容，在威胁等级评估中，需要从三个方面考虑：发生在自身安全事件中出现过的威胁及频率；通过检测工具及各种日志主动发现的威胁及其频率...威胁等级划分示例图下章介绍数据资产风险分析及综合风险评估分析（结合资产识别、威胁识别、脆弱性识别、风险），主要包括风险计算、风险判定及综合风险分析表。

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Jupyter Notebook 10个提升体验的高级技巧

在这篇文章中，我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。改变注释的颜色颜色使事物脱颖而出。我们可以使用不同的颜色来突出需要突出的重要内容。

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全球高级持续性威胁 APT 2021年度报告

声明本文是学习全球高级持续性威胁 APT 2021年度报告....下载地址而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们中国境内高级持续性威胁综述基于中国境内海量DNS域名解析和奇安信威胁情报中心失陷检测（IOC）库的碰撞分析（奇安信威胁雷达），...是了解我国境内APT攻击活动及高级持续性威胁发展趋势的重要手段。...2021年境内受害行业分析进一步通过奇安信威胁雷达的遥测感知和奇安信红雨滴团队基于客户现场的APT攻击线索，并结合使用了奇安信威胁情报的全线产品告警数据进行分析：2021年涉及我国政府、卫生医疗部门、高新科技企业的高级威胁事件仍然占主要部分...图片 **图1.23 2021年高级威胁事件涉及境内行业分布情况** 基于上述数据分析，针对我国境内攻击的APT组织活跃度排名及其关注的行业领域如下表。

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13.威胁情报实体识别 (3)利用keras构建CNN-BiLSTM-ATT-CRF实体识别模型

《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。...享受过程，一起加油~ 前文讲解LSTM恶意请求识别。...一.ATT&CK数据采集了解威胁情报的同学，应该都熟悉Mitre的ATT&CK网站，前文已介绍如何采集该网站APT组织的攻击技战术数据。...第四步，编写代码完成威胁情报数据采集。...[当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解常见的数据标注工具：图像标注：labelme，LabelImg，Labelbox，RectLabel，CVAT

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10.威胁情报实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解

这篇文章将讲解如何实现威胁情报实体识别，利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取，是安全知识图谱构建的重要支撑。...基于机器学习的安全数据集总结 [当人工智能遇上安全] 8.基于API序列和机器学习的恶意家族分类实例详解 [当人工智能遇上安全] 9.基于API序列和深度学习的恶意家族分类实例详解 [当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于...开展威胁情报实体识别实验。...第四步，编写代码完成威胁情报数据采集。...当我们拥有更准确的标注，将有利于所有的实体识别研究。四.数据集划分在进行实体识别标注之前，我们将数据集随机划分为训练集、测试集、验证集。

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高级AI：使用Siamese网络进行人脸识别

通常在图像识别中我们会采用深度卷积神经网络，但这篇文章所谈及的Siamese网络并没有采用，它是如何做的呢？...比如，假设我们想为公司建立一个人脸识别模型，大约有500人。如果从零开始使用卷积神经网络（CNN）构建人脸识别模型，那么我们需要所有这500人的许多图像来训练网络，以获得良好的准确性。...Siamese网络不仅用于人脸识别，还广泛用于没有很多数据点，以及需要学习两个输入之间的相似性的任务中。Siamese网络的应用包括签名验证、类似问题检索，对象跟踪等。...使用Siamese网络进行人脸识别我们将通过构建人脸识别模型来创建Siamese网络。网络的目标是了解两张面孔是相似还是不同。

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