云原生入侵检测趋势观察

什么是云原生 以下是云原生计算基金会（CNCF）对云原生的定义： Cloud native technologies empower organizations to build and run scalable applications in modern, dynamic environments such as public, private, and hybrid clouds. ... Read More

SaltStack RCE (CVE-2020-11651) 简单分析

漏洞原理比较简单，看advisory可以很快调出来，因此黑产批量利用较快。 Patch https://github.com/saltstack/salt/commit/a67d76b15615983d467ed81371b38b4a17e4f3b7#diff-81ea017b5c8f831cea8ab4e035970b92 认证 ... Read More

波动印钞机——MOVE合约交易策略

学习一下MOVE的相关知识。 什么是MOVE合约 https://help.ftx.com/hc/zh-cn/articles/360033349672-%E5%8F%8C%E5%90%91%E6%9C%9F%E6%9D%83%E5%90%88%E7%BA%A6%20(MOVE%20%E5%90%88%E7%BA%A6) ... Read More

技术分析笔记

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容器逃逸方法

容器即隔离 "The only real solution to security is to admit that bugs happen, and then mitigate them by having multiple layers, so if you have a hole in one component, the next layer will catch the ... Read More

图计算在基础安全的落点（一）

简要记录一些思想。 图与入侵检测 当下观察到的企业入侵检测发展方向： 向下做深端的采集能力，提高对抗成本。 向上提高数据分析能力，挖掘更多信息。 数据分析能力的发展过程： 第一阶段：单点日志+规则审计。 第二阶段：基于双流join的关联分析，能够连接两三种异构日志并建模。 第三阶段：利用图计算连接更多数据。 连接的数据越多，意味着特征维度越丰富，分类边界越清晰。 一个简单场景： ... Read More

Part II: Dynamic Threshold Calculation

继上一篇文章，本篇尝试结合基础攻防数据测试效果。 Notes: Anomaly Detection in Time Series Data Using LSTMs and Automatic Thresholding 基础攻防领域的异常检测问题 在基础攻防领域的异常检测应用场景很多，如暴力破解、端口扫描、DDoS、CC、爬虫等。这些行为的共性是——流量侧的统计特征会观测到明显异常。 如： ... Read More

污染TensorFlow模型: XCTF 2019 Final tfboys命题思路

TFBoys a.k.a. TensorFlow Boys :P TensorFlow 加载模型时的安全风险 Tensorflow用数据流图(dataflow graph)来表示计算模型，结点(node)表示计算操作(operation)。 常规的operation多用来表达计算(加减乘除)，此外还有两种特殊的operation：read_file() 和 write_file() ... Read More

Notes: Anomaly Detection in Time Series Data Using LSTMs and Automatic Thresholding

Exponential Weighted Moving Average(EWMA) EWMA用于平滑：1) 计算效率高 2) 时间较近的观测值权重较大，更好地反应时序变化趋势。 weights (1-alpha)**(n-1), (1-alpha)**(n-2), …, 1-alpha, 1. import pandas as pd df = ... Read More

期现价差套利记录

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