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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

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原文地址:http://kelvinh.github.io/blog/2014/01/12/decrypt-ssl-using-fiddler-and-wireshark/ Fiddler是一个著名的调试代理工具,它不仅能解析HTTP,而且还能解析加密的HTTPS流量.Wireshark则是一个非常强大的网络包监控以及协议分析工具. 在本文中,只考虑使用SSL来加密HTTP,所以并不严格区分SSL和HTTPS,虽然从广义上来讲,将二者混为一谈是非常不合理的 . 看到这里,大多数人都会很困惑:Fi

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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

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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

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