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Struct2 有什么流量特征
2024-10-17
Struts2 S2-059 (CVE-2019-0230 )复现 及流量分析、特征提取
一.简介 2020年08月13日,Apache官方发布了Struts2远程代码执行漏洞的风险通告,该漏洞编号为CVE-2019-0230,漏洞等级:高危,漏洞评分:8.5 二.漏洞描述 Struts2是一个基于MVC设计模式的Web应用框架,它本质上相当于一个servlet,在MVC设计模式中,Struts2作为控制器(Controller)来建立模型与视图的数据交互. 漏洞产生的主要原因是因为Apache Struts框架在强制执行时,会对分配给某些标签属性(如id)的属性值执行二次ognl解
CobaltStrike去除流量特征
CobaltStrike去除流量特征 普通CS没有做流量混淆会被防火墙拦住流量,所以偶尔会看到CS上线了机器但是进行任何操作都没有反应.这里尝试一下做流量混淆.参考网上的文章,大部分是两种方法,一种更改teamserver 里面与CS流量相关的内容,一种是利用Keytool工具生成新的store证书.而我们需要做的修改大概为3个地方: 1. 修改默认端口 2. 去除store证书特征 3. 修改profile 0x00 关闭后台运行的CS ps -aux 找到CS相关的进程 kill -9 p
DNS通道检测 国内学术界研究情况——研究方法:基于特征或者流量,使用机器学习决策树分类算法居多
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
监控 DNS 流量,预防安全隐患五大招!
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
DDoS攻击流量检测方法
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
stealwatch里的安全功能——ETA结果会显示加密套件以及key长度,还有流量大小(例如41MB)
以后可以考虑的方向,在stealwatch里包含: ad Injector click fraud cryptocurrency miner exploit kit malicious advertising malicious conetent distribution maney scam PUA scareware spam botnet spam tracking cryptowall ramnit sality SMB service discovery:貌似是直接看445端口是否开放
DDos攻击的一些领域知识——(流量模型针对稳定业务比较有效)不稳定业务采用流量成本的检测算法,攻击发生的时候网络中各个协议的占比发生了明显的变化
在过去,很多防火墙对于DDoS攻击的检测一般是基于一个预先设定的流量阈值,超过一定的阈值,则会产生告警事件,做的细一些的可能会针对不同的流量特征设置不同的告警曲线,这样当某种攻击突然出现的时候,比如SYN flood,此时网络中SYN的报文会超过阈值,说明发生了SYN flood攻击. 但是当网络中的报文速率本身是这条曲线的时候,曲线自身就一直在震荡,在这样的曲线上如何检测异常?如何根据阈值检测攻击?真正的攻击又是哪一个点? 这个攻击几乎肉眼无法分辨.如果不是那个时间点真的出了攻击,也很难从曲线
python检测挖矿特征的几种方式
电脑性能上: ①cpu和内存使用率(常见): python 实时得到cpu和内存的使用情况方法_python_脚本之家https://www.jb51.net/article/141835.htm ②c盘剩余容量(有的挖矿程序会占用c盘大量内存): Python实现获取磁盘剩余空间的2种方法_python_脚本之家https://www.jb51.net/article/115604.htm ③直接对已有挖矿进程库进行杀死: Python3之查看windows下所有进程并杀死指定进程 - Qui
记一次解密wireshark抓取的冰蝎通信流量
一.关于冰蝎 1.1 简单介绍 冰蝎是一款基于Java开发的动态加密通信流量的新型Webshell客户端.老牌 Webshell 管理神器——中国菜刀的攻击流量特征明显,容易被各类安全设备检测,实际场景中越来越少使用,加密 Webshell 正变得日趋流行. 由于通信流量被加密,传统的 WAF.IDS 设备难以检测,给威胁狩猎带来较大挑战.冰蝎其最大特点就是对交互流量进行对称加密,且加密秘钥是由随机数函数动态生成,因此该客户端的流量几乎无法检测. 1.2 关于冰蝎通信 冰蝎通信大致分为两个阶段
Nmap常见扫描方式流量分析
环境说明 扫描者:manjaro linux , IP地址:192.168.31.160 被扫描者:centos 7,IP地址:192.168.31.175 分析工具:wireshark nmap 版本:version 7.80 TCP 知识回顾 这里对TCP的三次握手知识进行简单的回顾,方便后面理解Nmap的扫描流量 关于TCP协议相关内容看:http://networksorcery.com/enp/default.htm Source Port:源端口 Destination Port:目
Cobaltstrike去除特征
出品|MS08067实验室(www.ms08067.com) 本文作者:BlackCat(Ms08067实验室内网小组成员) 前言: 红蓝对抗的时候,如果未修改CS特征.容易被蓝队溯源. 去特征的几种方法: 1.更改默认端口 方法一.直接编辑teamserver进行启动项修改. vi teamserver 方法二.启动时候指定server_port java -XX:ParallelGCThreads=4 -Duser.language=en -Dcobaltstrike.server_port
冰蝎&哥斯拉 流量特征分析
1.冰蝎(Behinder) 下载链接:https://github.com/rebeyond/Behinder/releases 截止至我发贴时,冰蝎最新版本是3.0,客户端兼容性有所提升(但仍不是所有JDK都支持的,如果你jar不能运行,看看是不是环境不满足要求,淦) 说点老生常谈的东西 冰蝎使用了Java开发.加密传输,而且会常常更新,猝不及防...良心.神器,,,基本的webshell管理功能都有,而且很强大 所以被盯上很久了 3.0以前的冰蝎采用了一个叫密钥协商的机制 借这图展示一下老
虚拟节点轻松应对 LOL S11 百万并发流量——腾竞体育的弹性容器实践
作者 刘如梦,腾竞体育研发工程师,擅长高并发.微服务治理.DevOps,主要负责电竞服务平台架构设计和基础设施建设. 詹雪娇,腾讯云弹性容器服务EKS产品经理,主要负责 EKS 虚拟节点.容器实例相关的产品策划. 业务介绍 自 2019 年,腾竞整个电竞赛事数据服务完全由腾讯云 TKE 容器服务承载.腾竞赛事数据开放平台目前主要提供职业赛事数据的授权与查询,随着斗鱼.虎牙.企鹅.掌盟.微信直播.微博等平台的相继接入,平台整体流量有了爆发式的增长. 此前 2021英雄联盟全球总决赛(以下简称 S1
dns隧道攻击原理及常用工具流量分析
DNS协议是一种请求应答协议,也是一种可用于应用层的隧道技术.虽然DNS流量的异常变化可能会被发现,但是在基于传统socket隧道已经濒临淘汰,TCP.UDP通信大量被安全设备拦截的大背景下,DNS.ICMP.HTTP/HTTPS等难以禁用的协议已经成为攻击者使用隧道的主流选择. 选择DNS协议作为通信隧道的主要优势在于:一方面,DNS是网络环境中必不可少的服务,另一方面,由于防火墙和IDS设备本身较少存在过滤DNS流量的行为,使得DNS报文本身具有了穿越WAF的能力.同时,越来越多的研究数据也
Aho-Corasick算法、多模正则匹配、Snort入门学习
希望解决的问题 . 在一些高流量.高IO的WAF中,是如何对规则库(POST.GET)中的字符串进行多正则匹配的,是单条轮询执行,还是多模式并发执行 . Snort是怎么组织.匹配高达上千条的正则规则库的,怎样保证效率和准确性的平衡 . 状态机.Aho-Corasick算法的核心思想 . 怎么进行多模正则匹配的编程实现 相关学习资料 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%A1%AE%E5%AE%9A%E6%9C%89%E9%99%90%E7%8A%B6%E6%80%8
[转载]WEB缓存技术概述
[原文地址]http://www.hbjjrb.com/Jishu/ASP/201110/319372.html 引言 WWW是互联网上最受欢迎的应用之一,其快速增长造成网络拥塞和服务器超载,导致客户访问延迟增大,WWW服务质量问题日益显现出来.缓存技术 被认为是减轻服务器负载.降低网络拥塞.增强WWW可扩展性的有效途径之一,其基本思想是利用客户访问的时间局部性(Temporal Locality)原理,将客户访问过的内容在Cache中存放一个副本,当该内容下次被访问时,不必连接到驻留网站,而是
浅析PAC,教你动手修改你的PAC文件及user-rule文件实现自动代理
Shadowsocks作为现在一种很流行的穿墙工具,以其轻量级.速度感人等优点深受广大网友热捧.与VP_N相比,他就像一把锋利的”瑞士军刀”,不用受制于“系统全局代理”模式的困扰,控制更加便捷,基于Socks5安全加密协议,防止GF*W通过分析流量特征从而干扰的问题.而又不像GoAgent这种集中式爬墙模式,一般不会出现全局封锁等现象.不管你是因为什么原因喜欢上Shadowsocks,我相信她一定有给你带来好的体验的方面. 在Shadowsocks里面,系统代理模式有两种,一种是“系统代理模式”
社区发现算法 - Fast Unfolding(Louvian)算法初探
1. 社团划分 0x1:社区是什么 在社交网络中,用户相当于每一个点,用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构. 在这样的网络中,有的用户之间的连接较为紧密,有的用户之间的连接关系较为稀疏.其中连接较为紧密的部分可以被看成一个社区,其内部的节点之间有较为紧密的连接,而在两个社区间则相对连接较为稀疏. 整个整体的结构被称为社团结构.如下图,红色的黑色的点集呈现出社区的结构, 用红色的点和黑色的点对其进行标注,整个网络被划分成了两个部分,其中,这两个部分的内部连接较为紧密,而这两个社区之间的连
DPI与DFI技术分析
DPI全称为“Deep Packet Inspection”,称为“深度包检测”.DPI技术在分析包头的基础上,增加了对应用层的分析,是一种基于应用层的流量检测和控制技术,当IP数据包.TCP或UDP数据流经过基于DPI技术的带宽管理系统时,该系统通过深入读取IP包载荷的内容来对OSI7层协议中的应用层信息进行重组,从而得到整个应用程序的内容,然后按照系统定义的管理策略对流量进行整形操作.针对不同的协议类型,DPI识别技术可划分为以下三类: 第一类是特征字的识别技术:不同的应用通常会采用不同的协
2018工业信息安全技能大赛华东赛区初赛 第2题 writeup
2018工业信息安全技能大赛华东赛区初赛 第2题 解题思路 本题主要考察点是对常见工控协议的理解(modbus/tcp和s7comm),题目目标是寻找出报文中某条异常报文流量.很让人疑惑的是,题目中并没有给出"异常流量"特征的定义,所以需要从多个角度探索出题人的意思. 首先,观察整个抓包文件,其中包含了modbus/tcp.s7comm和极少的tcp周期性握手挥手报文. 之后,针对modbus/tcp和s7comm分别进行深入地分析.此外值得注意的是,一条工控协议报文中至关重要的字段是
DPI技术简介
匹配模式 根据规则的特点,可以分为两种 特征字符串模式:特征字符串模式实现方法简单,将流量的特征字符串提取出来即可进行流识别,不过此种方式描述性较差,需要将流量特征进行遍历,才可以将流量全部识别出来,通常使用"正则表达式"来概括性描述,正则表达式将可能出现的形式进行囊括遍历,此种方式有较强的描述能力,但是识别性能较差,对设备的性能消耗很大. 特定比特流模式:主要是对应用层载荷信息及数据流信息进行识别,此类信息是以十六进制或者二进制形式描述应用层的信息,规则描述性较差,但匹配效率很高.
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