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企业安全能力框架(IPDRR)是美国国家标准与技术研究所(National Institute of Standards and Technology)的网络安全框架(简称NISTCSF )。第一个版本于2014年发布,旨在为寻求加强网咯安全防御的组织提供指导。企业可以根据自身需求加强网络安全防御。随着社会数字化转型的深入,网络攻击事件日益增多、破坏力逐步增强。安全方法论也正逐步从"针对威胁的安全防御"向“面向业务的安全治理”(IPDRR)等演进。 IPDRR能力框架模型包括风险识别(Identify)、安全防御(Protect)、安全检测(Detect)、安全响应(Response)和安全
等级保护与分级保护既有联系又有区别:等级保护与分级保护本质的区别是等级保护适用的对象为非涉密信息系统,分级保护适用的对象为涉密信息系统。
数字新时代正在加速全面到来,网络环境变得更加多元、人员变得更复杂、接入方式多种多样,网络边界逐渐模糊甚至消失,同时伴随着企业数据的激增。数字化转型促进组织的业务发展的同时,也带来了重大的网络安全挑战。安全是人和人攻防对抗的游戏,一切的意图都需要通过行为表达,这是安全运营中最重要也最有价值的一块拼图,同时也是传统方式最欠缺的。针对传统方式的不足,安全行业逐步加强基于大数据驱动,机器学习、概率分析、模式识别等的以“行为”为核心的检测分析。 用户实体行为分析(UEBA)应运而生。
网络信息安全术语是获取网络安全知识和技术的重要途径,常见的网络安全术语可以分为基础技术类、风险评估技术类、防护技术类、检测技术类、响应/恢复技术类、测评技术类等。
常见的网络信息安全基本属性主要有机密性、完整性、可用性、不可抵赖性和可控性等,其中机密性(Confidentiality)、完整性(Integrity)、可用性(Availability)被称为网络信息系统核心的CIA安全属性,此外还有其他的安全属性包括:真实性、时效性、合规性、隐私性等。
随着网络技术发展,网络威胁无孔不入,网络攻击手段呈现复杂性及多变性的趋势。要建立防御体系应从通信网络、网络边界、局域网络内部、各种业务应用平台等各个层次落实各种安全措施,形成纵深防御体系。单靠一种或几种安全设备就想保护整个网络是不可能的事情。因此,为了满足不同防护需求的安全设备应运而生。有的设备是为了严防非授权访问。有的设备是为了实时检测,拦截攻击行为。有的设备是为了自查自审,发现自身存在的问题。每一种安全设备分工都不同,设备缺失肯定会使防御体系失效造成安全隐患。
恶意代码是一种有害的计算机代码或 web 脚本,其设计目的是创建系统漏洞,并借以造成后门、安全隐患、信息和数据盗窃、以及其他对文件和计算机系统的潜在破坏。恶意代码不仅使企业和用户蒙受了巨大的经济损失,而且使国家的安全面临着严重威胁。1991年的海湾战争是美国第一次公开在实战中使用恶意代码攻击技术取得重大军事利益,从此恶意代码攻击成为信息战、网络战最重要的入侵手段之一。恶意代码问题无论从政治上、经济上、还是军事上,都成为信息安全面临的首要问题。让我们一起来认识一下恶意代码。
暴露面不一定存在漏洞也不一定是攻击面,但是因为暴露在攻击者视线范围内,直面外部攻击者的威胁,安全风险高。 攻击面我的理解是既可以被黑客访问又存在漏洞,也就是既是暴露面又有脆弱性,安全风险非常高。
恶意URL检测的方法很多,这里介绍通过机器学习分析URL文本分词词频来检测恶意URL。训练的数据集为开源数据集,通过机器学习训练检测模型,然后做了部分工程化的应用,将模型持久化,在应用的时候加载进来直接应用,不用重新进行训练。通过接口调用实现恶意URL检测预测判断。 恶意URL检测,对应与机器学习是个分类问题,这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。
最近在通过pycharm开发python程序,引用anaconda环境建立虚拟环境时报错,报UnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid.应该是镜像源访问通道无法访问或无效。现将解决办法记录如下:
域名和IP地址信息是非常基础的情报信息,目前网上有很多网站都提供了域名信息的查询、IP地址及归属地的查询。本文通过Python Flask实现域名及IP情报信息的聚合网站。 因为域名和IP地址信息会有变化,为了减少接口压力,做了本地数据库的存储,新鲜度保存一周,每次查询先从本地数据库获取信息,如果本地库信息有并且没有超过一个星期就从本地库取,没有就从其他网站获取,并更新到本地库。
最近在学习Python,相对java来说python简单易学、语法简单,工具丰富,开箱即用,适用面广做全栈开发那是极好的,对于小型应用的开发,虽然运行效率慢点,但开发效率极高。大大提高了咱们的生产力。为什么python能够在这几年火起来,自然有他的道理,当然也受益于这几年大数据和AI的火。据说网络上80%的爬虫都是用python写的,不得不说python写爬虫真的是so easy。基本上一个不太复杂的网站可以通过python用100多行代码就能实现你所需要的爬取。
很多网友留言问如何配置Supervisor 自启动,本文介绍了CentOS7下配置Supervisor自启动的两种方法,推荐使用第二种方式。
IP地址信息是非常重要的情报信息,通过IP可以定位到该IP所在的国家、城市、经纬度等。 获取IP信息的方式有很多,很多服务商都提供了相应的地址库或API接口服务。 如国内的ipip.net,国外的ip-api.com、maxmind.com等。 很多公司都是使用Maxmind网站的IP信息库,里面包含着IP的详细信息,有付费的也有免费的,收费与免费的区别就是精准度和覆盖率。 本文介绍下载及定时更新Maxmind的离线库用python通过GeoIP来获取IP信息
在生产环境中通常用uwsgi作为Flask的web服务网关,通过nginx反向代理进行负载均衡,通过supervior进行服务进行的管理。这一套搭下来还是有一些坑要踩,本文通过一个简单的Flask web应用记录了CentOS7下python3+Flask+uWSGI+Nginx+Supervisor环境搭建的全过程,以及一些注意事项,以免遗忘。
我们从一个简单的日志记录实战,一步一步实现了自定义日志格式、写日志文件、抽出公共日志模块让其他模块用、同时写多个日志文件并进行日志文件切割、通过配置文件实现日志参数的定义、解决日志中文显示问题。基本覆盖了真实应用场景日志的使用。
“摸清家底,认清风险”做好资产管理是安全运营的第一步。那么什么是资产,资产管理的难点痛点是什么,如何做好资产管理,认清风险。带着这些问题我们来认识一下资产及攻击面管理。
安全风险管理的三要素分别是资产、威胁和脆弱性,脆弱性的存在将会导致风险,而威胁主体利用脆弱性产生风险。网络攻击主要利用了系统的脆弱性。由于网络管理对象(资产)自身的脆弱性,使得威胁的发生成为可能,从而造成了不同的影响,形成了风险。“摸清家底,认清风险”做好资产安全信息管理是安全运营的第一步也是最重要的一步。
日志对于大家来说非常熟悉,机房中的各种系统、防火墙、交换机、路由器等等,都在不断地产生日志。无数实践告诉我们,健全的日志记录和分析系统是系统正常运营与优化以及安全事故响应的基础。我们一起来认识日志采集分析审计系统。
勒索病毒,是一种新型电脑病毒,伴随数字货币兴起,主要以邮件、程序木马、网页挂马、服务器入侵、捆绑软件等多种形式进行传播,一旦感染将给用户带来无法估量的损失。如果遭受勒索病毒攻击,将会使绝大多数文件被加密算法加密,并添加一个特殊的后缀,用户无法读取原文件内容,被感染者一般无法解密,必须拿到解密的私钥才有可能无损还原被加密文件。而拿到解密的私钥,通常需要向攻击者支付高昂的赎金,这些赎金必须是通过数字货币支付,一般无法溯源,因此极易造成严重损失。本文带大家一起认识勒索病毒。
环境的搭建是进行开发的第一步,python因为存在python2和python3两个版本,让在建立python环境时造成不便,并且由于在Linux环境下不像Window环境安装那么友好,存在一些小坑。本教程记录了CentOS7下安装python3.8的过程和注意事项。
OpenResty是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台,其内部集成了大量精良的 Lua 库、第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发、扩展性极高的动态 Web 应用、Web 服务和动态网关。本文介绍通过OpenResty+OpenWAF来搭建软WAF的应用,用来防护DVWA的靶机,然后我们通过攻击DVWA的靶机来看一下OpenWAF的防护效果。
Damn Vulnerable Web Application (DVWA)(译注:可以直译为:"该死的"不安全Web应用程序),是一个编码差的、易受攻击的 PHP/MySQL Web应用程序。 它的主要目的是帮助信息安全专业人员在合法的环境中,练习技能和测试工具,帮助 Web 开发人员更好地了解如何加强 Web 应用程序的安全性,并帮助学生和教师在可控的教学环境中了解和学习 Web 安全技术。本文通过实例从环境准备到安装一步步介绍了CentOS7+LAMP+DVWA靶机搭建。
在有些项目中需要对信号进行滤波处理,尤其是在医疗的设备中如心跳、脉搏等设备的采样后进行处理。滤波的目的就是除去某些频率的信号如噪声。常见的包括有低通滤波、高通滤波、带通滤波。python的scipy模块提供了常用简单的信号滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波等,很容易实现信号的滤波。
最近重保,经常需要通过Excel上报威胁事件。安全设备的告警很多都是json格式的,就需要将json转成Excel。 用Python将json转成excel也就三行代码的事,先将json串导入形成字典对象,再通过pandas转成DataFrame直接输出excel。