原文:加密惡意流量分析-Maltrail惡意流量檢測系統

項目介紹 maltrail是一款輕量級的惡意流量檢測系統,其工作原理是通過采集網絡中各個開源黑樣本 包括IP 域名 URL ,在待檢測目標機器上捕獲流量並進行惡意流量匹配,匹配成功則在其web頁面上展示命中的惡意流量。 項目GitHub地址 https: github.com stamparm maltrail 項目架構 系統采用 流量 gt 傳感器 lt gt 服務端 lt gt 客戶端 的架 ...

2021-04-10 08:19 0 434 推薦指數:

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加密流量分析

1.背景 現在很多高級的攻擊的目的都是為了獲取數據,部分是為了損人不利己的破壞。對於前者,主要是把獲取的機密信息加密繞過DLP系統傳輸到外面,這也是很多安全事件的源頭。不解密,技術人員無法檢測此類惡意軟件,這就意味着他們面臨在安全和隱私之間需要做出權衡。 2.簡述 用於保護在線數據 ...

Mon Jan 14 01:18:00 CST 2019 0 3130
識別TLS加密惡意流量

利用背景流量數據(contexual flow data)識別TLS加密惡意流量 識別出加密流量中潛藏的安全威脅具有很大挑戰,現已存在一些檢測方法利用數據流的元數據來進行檢測,包括包長度和到達間隔時間等。來自思科的研究人員擴展現有的檢測方法提出一種新的思路(稱之為“data omnia ...

Fri Sep 07 22:44:00 CST 2018 2 3758
加密流量分析cisco

/joy/tree/master/src ETA數據分析思路: Understanding Net ...

Tue Oct 30 01:56:00 CST 2018 0 812
DataCon2020優秀解題思路分享:加密惡意流量檢測方向

加密惡意流量優秀檢測思路分享 2021-02-06王萌加密流量檢測 閱讀: 1,744 摘要 近年來,隨着機器學習、深度學習等人工智能技術的迅猛發展,其在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域已經得到大規模應用,可以為傳統方法很難解決或無法適用的問題 ...

Mon Oct 11 23:46:00 CST 2021 1 868
利用機器學習檢測HTTP惡意外連流量

本文通過使用機器學習算法來檢測HTTP的惡意外連流量,算法通過學習惡意樣本間的相似性將各個惡意家族的惡意流量聚類為不同的模板。並可以通過模板發現未知的惡意流量。實驗顯示算法有較好的檢測率和泛化能力。 0×00背景 攻擊者為控制遠程的受害主機,必定有一個和被控主機的連接過程,一般是通過在被 ...

Sun Nov 17 20:26:00 CST 2019 0 298
網站日志流量分析系統

一、概述   背景:在互聯網應用中,日志是非常重要的數據,因為互聯網項目往往要求是7*24不間斷運行的,所以能獲取到監控系統運行的相關日志數據並進行分析就顯得非常重要。網站流量統計是改進網站服務的重要手段之一,通過獲取用戶在網站的行為數據,進行分析,從而得到有價值的信息,並基於這些信息對網站進行 ...

Wed Sep 04 05:30:00 CST 2019 0 1300
Cknife流量分析

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Wed Oct 02 01:38:00 CST 2019 2 281
利用背景流量數據(contexual flow data) 識別TLS加密惡意流量

識別出加密流量中潛藏的安全威脅具有很大挑戰,現已存在一些檢測方法利用數據流的元數據來進行檢測,包括包長度和到達間隔時間等。來自思科的研究人員擴展現有的檢測方法提出一種新的思路(稱之為“dataomnia”),不需要對加密惡意流量進行解密,就能檢測到采用TLS連接的惡意程序,本文就該檢測方法進行 ...

Fri Mar 31 17:05:00 CST 2017 0 1227
 
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