可以用来检测是否有挖矿程序在运行的一个子条件 # coding:utf-8 __author__ = 'chenhuachao' import wmi import time import platform def get_network_flow(os): '''监控window平台下网卡的实时的流量信息 通过当前总流量和一秒后的总流量的差值,来统计实时的网卡流量信息; 返回的流量单位是KB ''' if os == "Windows": c = wmi.WMI() for inte

检测分类 1)误用检测 误用检测主要是根据已知的攻击特征直接检测入侵行为.首先对异常信息源建模分析提取特征向量,根据特征设计针对性的特征检测算法,若新数据样本检测出相应的特征值,则发布预警或进行反应. 优点:特异性,检测速度快,误报率低,能迅速发现已知的安全威胁. 缺点:需要人为更新特征库,提取特征码,而攻击者可以针对某一特征码进行绕过. 2)异常检测 异常检测主要是检测偏离正常数据的行为.首先对信息源进行建模分析,创建正常的系统或者网络的基准轮廓.若新数据样本偏离或者超出当前正常模式轮廓,异常

network_speed网卡流量检测 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import sys import os import atexit import time import psutil #print "Welcome,current system is",os.name," 3 seconds late start to get data..." time.sleep(3) line_num = 1 #function

识别出加密流量中潜藏的安全威胁具有很大挑战,现已存在一些检测方法利用数据流的元数据来进行检测,包括包长度和到达间隔时间等.来自思科的研究人员扩展现有的检测方法提出一种新的思路(称之为“dataomnia”),不需要对加密的恶意流量进行解密,就能检测到采用TLS连接的恶意程序,本文就该检测方法进行简要描述,主要参照思科在AISec’16发表的文章<IdentifyingEncrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data>[1][2][3]. 一

from:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-08-11-11 可以通过分析流量包来检测TOR流量.这项分析可以在TOR 节点上进行,也可以在客户端和入口节点之间进行.分析是在单个数据包流上完成的.每个数据包流构成一个元组,这个元组包括源地址.源端口.目标地址和目标端口. 提取不同时间间隔的网络流,并对其进行分析.G.He等人在他们的论文“从TOR加密流量中推断应用类型信息”中提取出突发的流量和方向,以创建HMM(Hidden Markov Mode

http://xuewen.cnki.net/DownloadArticle.aspx?filename=BMKJ201104017&dbtype=CJFD<浅析基于DNS协议的隐蔽通道及监测技术>DNS隐蔽通道监测主要采用特征匹配和流量异常检测这两种技术.3.1 特征匹配技术特 征 匹 配 技 术 通 过 网 络 通 信 报 文 特 征 来 识别 D N S 隐 蔽 通 道 . S n o r t 通 过 以 下 规 则 来 识 别NSTX和Iodine隐蔽通道:alert udp

本文通过使用机器学习算法来检测HTTP的恶意外连流量,算法通过学习恶意样本间的相似性将各个恶意家族的恶意流量聚类为不同的模板.并可以通过模板发现未知的恶意流量.实验显示算法有较好的检测率和泛化能力. 0×00背景 攻击者为控制远程的受害主机,必定有一个和被控主机的连接过程,一般是通过在被控主机中植入后门等手段,由受控主机主动发出连接请求.该连接产生的流量就是恶意外连流量,如图1.1所示.目前检测恶意外连流量的主要方式有两种,一种是基于黑名单过滤恶意域名,另一种是使用规则匹配恶意外连流量.这两种方

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n

2018 年的文章, Using deep neural networks to hunt malicious TLS certificates from:https://techxplore.com/news/2018-10-deep-neural-networks-malicious-tls.html 使用LSTM对恶意证书进行分类,准确率94% 下面是介绍. Moreover, encryption can give online users a false sense of securi

利用背景流量数据(contexual flow data)识别TLS加密恶意流量 识别出加密流量中潜藏的安全威胁具有很大挑战,现已存在一些检测方法利用数据流的元数据来进行检测,包括包长度和到达间隔时间等.来自思科的研究人员扩展现有的检测方法提出一种新的思路(称之为“data omnia”),不需要对加密的恶意流量进行解密,就能检测到采用TLS连接的恶意程序,本文就该检测方法进行简要描述,主要参照思科在AISec’16发表的文章<Identifying Encrypted Malware Traf

移动APP漏洞自动化检测平台建设   前言:本文是<移动APP客户端安全笔记>系列原创文章中的第一篇,主要讲的是企业移动APP自动化漏洞检测平台建设,移动APP漏洞检测发展史与前沿技术,APP漏洞检测工具与平台,以及笔者的一些思考.希望能对移动App自动化漏洞检测感兴趣的同学有所帮助,限于笔者技术水平与文章篇幅,有些内容暂没有逐一详细分析,后续我争取多学习多分享,在此也欢迎大家指点和交流. 一.国内Android App漏洞检测发展简史 1.1石器时代 (2007-2011) 2007年11年

尽管 IT 管理员尽心尽责地监控设备.主机和网络是否存在恶意活动的迹象,却往往出力不讨好.主机入侵检测和端点保护对很多公司来说可能是"必需"的安全措施,但如果要找出 RAT.rootkit.APT 或其他盘踞在网络上的恶意软件,就没什么比监控 DNS 流量更有效了. 为什么是 DNS ? 犯罪分子会抓住任何互联网服务或协议的漏洞发动攻击,这当然也包括域名系统( DNS ).他们会注册一次性域名用于垃圾邮件活动和僵尸网络管理,还会盗用域名进行钓鱼和恶意软件下载.他们会注入恶意查询代码以利

Webshell检测   背景: 在B/S架构为主流的当下,web安全成了攻防领域的主战场,其中上传webshell是所有web黑客入侵后一定会做的事,所以检测网站中是否有webshell程序是判断被入侵强有力的证据. 目的: 通过多种维度组成多种方案来帮助管理员尽可能快的在大量文件中检索出webshell. 注意: 多种方案可叠加使用,方案与方案之间无互斥关系,多种方案混合使用可提高检测率.如是多种方案叠加使用的话需对结果进行去重处理. 思路1(基于日志检测): 此方法可采用的维度较多,且不会

uva好题真多 本题用二分法找flow,把流量小于flow的全部筛掉,剩下的边建立最小树形图,如果权值大于c或者不能建图,那么修改二分边界 上代码,觉得最小树形图的代码很优美 /* 题意:给定n个点,m条边,c块钱 m条单向边 带有流量,并且会消耗一些钱 问怎么建立最大流量图 二分流量,找到流量最大的能使消费低于c的方案 在朱刘算法时筛掉所有流量小于当前流量的网络边 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio

利用ML&AI判定未知恶意程序 导语:0x01.前言 在上一篇ML&AI如何在云态势感知产品中落地中介绍了,为什么我们要预测未知恶意程序,传统的安全产品已经无法满足现有的安全态势.那么我们要使用新的技术手段武装我们的安全产品,通过大数据的手段更好的解决未知恶意程序 0x01.前言 在上一篇ML&AI如何在云态势感知产品中落地中介绍了,为什么我们要预测未知恶意程序,传统的安全产品已经无法满足现有的安全态势.那么我们要使用新的技术手段武装我们的安全产品,通过大数据的手段更好的解决未知恶

继之前撘的服务器后路由器一直崩溃,今天找到了原因.之前被下的木马并没有被删掉,而是一直在传输数据.占用了所有宽带. 官网(http://www.ex-parrot.com/pdw/iftop/download/) # yum install -y flex byacc libpcap ncurses-devel libpcap-devel #先要安装必需的软件 # mkdir iftop # cd iftop/ # wget http://www.ex-parrot.com/pdw/iftop/

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3549 Flow Problem Time Limit: 5000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5111    Accepted Submission(s): 2385 Problem Description Network flow is a well-kn

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

在进行流量排序之前,先要明白排序是发生在map阶段,排序之后(排序结束后map阶段才会显示100%完成)才会到reduce阶段(事实上reduce也会排序),.此外排序之前要已经完成了手机流量的统计工作,即把第一次mr的结果作为本次排序的输入.也就是说读取的数据格式为     手机号 上行流量 下行流量 总流量 1,map阶段,读取并封装流量信息,不同的是context.write()时key必须是封装的实体类,而不再是手机号 /** * 输入key 行号 * 输入value 流量信息 * 输出

前言 每日清理大师是一款智能便捷的手机清理软件,可快速清理无用缓存.垃圾文件和应用残留,还可深度清理如社交软件中的无用缓存等,有效解决手机卡顿.耗电快.内存不足等问题.每日清理大师App在结合了系统完整性检测功能后,可有效识别出来自非真实设备模拟器的虚假流量,识别率提升了15%,使其反作弊系统能更有效地拦截虚假设备流量. 业务挑战 广告投放是App获客的重要手段,但投放渠道虚假流量占比高,会造成转化率很低.营销投入石沉大海.因此,每日清理大师App面临的挑战,是需检测出广告投放带来的流量中,哪些

协议检测(Protocol detection),顾名思义,允许 Linkerd 自动检测 TCP 连接中使用的协议. Linkerd 的设计原则之一是"just work",协议检测是 Linkerd 如何实现这一目标的重要组成部分. 什么是协议检测? 简而言之,协议检测是通过检查连接上的流量来确定 TCP 连接上使用的协议的能力. Linkerd 使用 Protocol detection 来避免要求用户指定协议. Linkered 的代理不需要用户配置每个端口使用的协议,而是简单