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深度学习OSSIM关联分析(附源码注解)

从海量安全事件中挖掘有用的威胁信息与情报是当今讨论的热门话题,同时这也是一个难点?怎么实现呢?这里用到一种技术叫做关联分析,他也是SIEM(Security Information Event Management安全信息和事件管理)系统中最常见的事件检测手段,这并不是什么新鲜事物,20年前就已经有人提出来了。通常基于时序来对相同数据源或来自不同数据源的安全事件,使用关联规则来进行综合的关联分析,下面介绍关联分析的具体功能。 通常来说,一次恶意Gong JI会在多个安全设备或应用程序(如网络防火墙,交换机,Web 应用日志,SQL 日志,审核日志等)中留下痕迹. 然而,所有这些信息都是孤立隔绝的,被保存在不同的设备日志中,如果利用了关联分析技术就可以快速定位故障。 关联分析为什么有如此神通广大呢?其实后台有很多复杂的关联规则最为基础的,这些检测规则可以识别A t t a c k事件,实际上这些规则是人工在大量实践中总结出来生成对Gong JI事件的一种语言描述,并对其进行了精确分类,分类越细描述越准确,识别率就越高。 Tips:下文中“Gong Ji”“**”代表铭感词汇,你懂得。 ...

python脚本调用iftop 统计业务应用流量

因公司服务器上部署应用较多,在有大并发访问、业务逻辑有问题的情况下反复互相调用或者有异常流量访问的时候,需要对业务应用进行故障定位,所以利用python调用iftop命令来获取应用进程流量,结合zabbix,可帮助定位分析问题。,以下是脚本内容,大概思路是: 利用iftop命令 iftop -t -P -N -n -s 2 来获取流量信息 对获取的流量信息进行处理,单位换算,同一个应用程序的所有链接流量进行合计(因为一个应用会有很多链接,每一个链接都有流量,全部相加即可得出这个应用的总流量) #!/usr/bin/python #coding=utf-8 #针对业务监听的端口流量进行统计,忽略对随机端口流量统计 #若针对突然流量增大,找到其进程进行告警,可以不做统计,获取到流量进行判断,若大于多少阀值,则输出 import os def change_unit(unit): if "Mb" in unit: flow = float(unit.strip("Mb")) * 1024 return flow elif "Kb" in unit: flow = float(unit.str...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。