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
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。
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。
无文件攻击（Fileless Attack）与高级持续威胁（Advanced Persistent Threat, APT）便是此类攻击手法的典型代表。...本文旨在深度剖析无文件攻击与APT的原理、特点、防范策略，并结合实战代码示例，为读者揭示这两种高级攻击手段的内在机制与应对之道。...二、高级持续威胁（APT）：隐形的战争APT是一种由有组织、有目的的攻击者发起的、长期潜伏在目标网络中的复杂攻击。...安全意识培训定期培训：提高员工对钓鱼邮件、社交工程攻击的识别能力。模拟攻击演练：通过红蓝对抗、桌面推演检验防御体系有效性。为了提升员工对钓鱼邮件的识别能力，可以设计并发送模拟钓鱼邮件。...四、结语无文件攻击与APT作为高级攻击手段，对企业的网络安全构成了严峻挑战。
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
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。
● 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。
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。
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
《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
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。
享受过程，一起加油~ 前文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。...由于上一篇文章详细讲解ATT&CK威胁情报采集、预处理、BiLSTM-CRF实体识别内容，这篇文章不再详细介绍，本文将在上一篇文章基础上补充： 中文命名实体识别如何实现，以字符为主 以中文CSV文件为语料...，介绍其处理过程，中文威胁情报类似 构建BiGRU-CRF模型实现中文实体识别 版本信息： keras-contrib V2.0.8 keras V2.3.1 tensorflow V2.2.0 常见框架如下图所示...，应该都熟悉Mitre的ATT&CK网站，本文将采集该网站APT组织的攻击技战术数据，开展威胁情报实体识别实验。...[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
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。
Gamaredon APT（先进持久威胁）是一种针对政府和军事组织的高级威胁行动，这个组织在网络安全领域引起了广泛的关注。...Gamaredon APT概述Gamaredon APT是一个活跃的威胁行动组织，其主要目标是政府和军事组织。该组织首次在2013年被发现，自那以后一直在不断发展和改进其攻击能力。...应对Gamaredon APT攻击的建议针对Gamaredon APT利用非PE部分的攻击，以下是一些应对建议：更新安全防护软件：及时更新安全防护软件，以获取最新的恶意软件识别规则和补丁。...在不断演化的威胁环境中，我们必须时刻保持警惕，并采取适当的防御措施来减少潜在的攻击风险。
Table Trying to extract data from ssh_login_failed_ip into ssh_login_failed_ip_geo_longitude 当然也可以调用IP威胁情报的...; set_field("ssh_login_failed_ip_location", ip_location_temp2); end (图片点击放大查看) 使用Pipeline配置生成IP威胁情报查询结果字段
DNS服务器等敏感信息 4、反查解析 使用反查解析工具，查询该网站所使用的所有IP地址，以了解该网站的网络拓扑结构和架构 WEB子域名 1、DNS数据 2、证书查询 3、网络空间 4、威胁情报
一、前言 高级可持续性攻击，又称APT攻击，通常由国家背景的相关攻击组织进行攻击的活动。APT攻击常用于国家间的网络攻击行动。...图23：使用blogspot存储攻击代码 3.4 其他方向的威胁 其他方向的威胁主要来自欧美国家，典型代表如方程式、Turla等。...四、国际APT攻击形势 高级持续性威胁（APT）被认为是地缘政治的延伸，甚至是战争和冲突的一部分，APT的活跃趋势也跟地缘政治等全球热点密切相关，全球APT攻击高发区域也是全球地缘政治冲突的敏感地域。...该组织最早被腾讯安全御见威胁情报中心在2018年进行了披露，而根据腾讯安全御见威胁情报中心对该组织的攻击溯源结果来看，该组织的最早的攻击活动可以追溯到 2012 年。...高级持续威胁不再限于计算机，未来如智能路由等可能陆续成为APT攻击的目标和持久化的宿主。
高级威胁与漏洞管理论坛 CIS 2022深圳分会场共设立“高级威胁与漏洞管理论坛”和“安全运营与数据安全论坛”两大分论坛，围绕混合云场景下安全威胁监测体系建设、API安全、企业漏洞综合治理、资产管理等内容...值得一提的是，CIS 2022深圳分会场“高级威胁与漏洞管理论坛”特邀腾讯安全总经理陈龙、斗象科技CTO徐钟豪担任出品人，与诸位演讲嘉宾一起，和参会观众共聚大会现场，与大家面对面交流热门网络安全技术、企业安全建设心得体会...议题前瞻 混合多云场景下高级威胁检测体系 腾讯安全专家孙亚东 全球数字化转型已成为不可逆的趋势，并将直接重塑企业IT架构，带来严峻的网络安全威胁：攻击面急速扩大，攻击方法层出不穷，安全挑战呈指数级增长...面临高频且高伤害的网络攻击，能否快速、准确识别潜在的攻击威胁、安全风险就成为企业必须要考虑的问题。腾讯安全专家孙亚东就威胁检测技术、模型与体系建设进行探讨，并结合实际案例进行分享。...报名信息提交后，CIS 组委会将统一进行审核，通过后即可参加 CIS 2022 网络安全创新大会） 关于CIS 2022 网络安全创新大会深圳分会场 CIS 2022 网络安全创新大会深圳分会场共有“高级威胁与漏洞管理论坛
（上面红圈是面部识别设备，下面是采集信息的摄像头） 硬件部分是由一个可旋转摄像头和一个面部识别仪组成，每间教室大概有三台，隔 30 秒就会扫描一次。...情绪识别：可以更有意义 情绪识别的应用场景越来越多，还是要感谢 AI 技术的迅速发展。 当然，十一中学的同学们可能并不感谢 AI，还是参考一下美国怎么在用情绪识别闷声发大财吧。 观影时 ?...前年，苹果收购了一家情绪识别科技公司——Emotient。据说他们家开发的情绪识别程序，通过观察受众对广告的情绪变化，来对广告进行优化，提高转化率。怪不得 AppStore 的广告越来越有趣。...驾车时 在马萨诸塞州，Affectiva 家的情绪识别程序也很高级，它能直接关联跟车载智能系统，通过分析你在驾驶时的情绪来辅助你的驾驶行为，提高驾驶安全性和舒适性。 ?...如果你的车够高级，不需要主动打开自动驾驶开关，它就能主动帮你开车，没准当你一觉醒来就已经到了目的地。 所以，明明有这么多有意义的使用场景，咱们也可以暂时放过高中生。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔、reason_W、shawn 随着 iPhone X 的发布，利用深度学习进行人脸识别预计将逐渐成为智能手机的标配。...这项研究发现，在“识别同性恋”的任务中，深度神经网络的表现要比人类更好，前者的准确率在男性中为 61%，在女性中为 54%。...这项刊登在著名的心理学期刊上的研究成果，遭到了前所未有的批评，除了学术界的质疑，该论文作者还受到各种谩骂，甚至收到了威胁邮件。...然而，这些限制并不会让研究成果或者其传递的核心信息无效：广泛使用的技术对 LGBTQ 人群的个人隐私构成威胁。 在反驳之前，希望你们能够考虑这些证据。 我们的主要发现是什么？...我们使用的深度神经网络也是针对一项完全不同的任务来进行训练的：即通过图像来识别同一个人。
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