# -*- coding:utf-8 -*- import sys import re from hmmlearn import hmm import numpy as np from sklearn.externals import joblib import matplotlib.pyplot as plt import tldextract import os def iterbrowse(path): for home, dirs, files in os.walk(path): for…

HMM XSS检测 转自:http://www.freebuf.com/articles/web/133909.html 前言 上篇我们介绍了HMM的基本原理以及常见的基于参数的异常检测实现,这次我们换个思路,把机器当一个刚入行的白帽子,我们训练他学会XSS的攻击语法,然后再让机器从访问日志中寻找符合攻击语法的疑似攻击日志. 通过词法分割,可以把攻击载荷序列化成观察序列,举例如下: 词集/词袋模型 词集和词袋模型是机器学习中非常常用的一个数据处理模型,它们用于特征化字符串型数据.一般思路是将样本…

CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络.CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络,依靠部署在各地的边缘服务器,通过中心平台的负载均衡.内容分发.调度等功能模块,使用户就近获取所需内容,降低网络拥塞,提高用户访问响应速度和命中率. 百度百科 0x01:域名解析过程 传统访问:用户访问域名-->解析IP-->访问目标主机 简单模式:用户访问域名-->CDN节点-->真实IP-->目标主机 360网站卫士:用户访问域名-->CDN节…

前言 类似备忘录形式记录一下,这里结合了几篇绕过CDN寻找真实IP的文章,总结一下绕过CDN查找真实的IP的方法 介绍 CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络.CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络,依靠部署在各地的边缘服务器,通过中心平台的负载均衡.内容分发.调度等功能模块,使用户就近获取所需内容,降低网络拥塞,提高用户访问响应速度和命中率. 域名解析过程 传统访问:用户访问域名-->解析IP-->访问目标主机 简单模式:用户访问域名-->…

信息收集 网络搜索 目录遍历:site:域名 intitle:index.of 配置文件泄露:site:域名 ext:xml | ext:conf | ext:cnf | ext:reg | ext:inf | ext:rdp | ext:cfg | ext:txt | ext:ora | ext:ini | ext:git | ext:svn | ext:DS_Store 数据库文件泄露:site:域名 ext:sql | ext:dbf | ext:mdb 日志文件泄露:site:域名 ex…

信息收集系统的设计和实现 渗透测试是保卫网络安全的一种有效且必要的技术手段,而渗透测试的本质就是信息收集,信息搜集整理可为后续的情报跟进提供强大的保证,目标资产信息搜集的广度,决定渗透过程的复杂程度,目标主机信息搜集的深度,决定后渗透权限的持续把控. 实现功能 系统主要基于Python实现了Web指纹探测.端口扫描和服务探测.真实IP信息探测.WAF防火墙探测.子域名扫描.目录扫描和敏感信息探测的功能. 设计思路 Web指纹探测 CMS识别功能主要通过调用本地识别接口识别,或者调用网络识别接口识…

需求: 1.所有要检测的资源url放到一个单独文件中 2.检测cdn节点资源大小与源站文件大小是否一致 3.随机抽查几个资源,检查md5sum是否一致 4.使用多线程,可配置线程数 代码目录: hexm:Hexm hexm$ tree ./checkcdn ./checkcdn ├── README.TXT ├── check.py # 主程序 ├── conf │ └── url.txt # 配置文件 ├── lib │ ├── __init__.py │ ├── common.py │ └─…

CDN链接经常是使用的.但是,CDN链接挂了怎么办,因此,就要调用使用本站点的库,那么怎么实现呢? 检测CDN的jquery链接是否有效(这种方法比较简单) <script src="" type="text/javascript"></script> <script>window.jQuery || document.write('<script src="js/jquery-2.1.1.min.js"…

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n…

基于机器学习的web异常检测 from: https://jaq.alibaba.com/community/art/show?articleid=746 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的…