攻击者

摘要： 网络安全是件大事。这其中,对于单位来说,网站群系统的安全是最优先的。因为网站群系统在明处时刻受到各方攻击,当网站群部署在服务器区时,攻击者会通过其他个别服务器或普通用户作为跳板,从内网渗透进网站群系统。

摘要： 随着时代的发展,大数据技术在社会各个领域的应用越来越广泛,涵盖国家、企业、个人等多个层面,并发挥着较为重要的作用。但需要注意的是,其快速发展的同时,也产生了一系列的风险和弊端,例如:隐私泄露、攻击者越来越多等。另外,大数据技术的特点充分体现了跨学科的性质,这种不断引进更多全新技术的方式,也为大数据的发展和使用埋下了更多的潜在风险和弊端。因此,数据安全就变得更为重要,不能保证安全情况下的大数据,就不能实现健康的发展。

摘要： 由于近年来勒索软件攻击愈发严峻,很多企业因缺乏有效的应对措施,在受到了勒索软件的攻击后,而不得不支付赎金。但受害企业只能如此吗?本文教您如何制定在遭受勒索软件攻击之后的应对方案。勒索软件一直是企业在过去几年中面临的最具破坏性的恶意软件威胁之一,而且在未来几年中这一趋势还将持续下去。因为从结果上看,这对攻击者来说太有利可图了。赎金额度也在持续攀升,因为攻击者深知许多企业愿意为此付出代价。

摘要： 现有典型的秘密共享算法多基于SHAMIR算法构建,涉及复杂的多项式计算,数据处理速度较慢.为提高计算效率,提出一种仅基于异或运算的秘密共享算法.根据k、n输入值计算待生成的线索个数,通过与随机二进制序列进行连续异或运算生成算法所需的全部线索,并借助排列组合将所有线索进行分组形成影子秘密.实验结果表明,该算法能够实现任意份额(k,n)门限秘密共享,相较于SHAMIR算法处理速度得到大幅提升,且不存在部分秘密信息泄露的安全隐患.

摘要： 仅在过去的一年里,勒索软件攻击者就从目标公司那里取得了数亿美元,而且这些公司意识到这种攻击对他们构成的威胁比传统的数据泄露更大。因为在传统攻击中,黑客最终侵害的是消费者,而不是公司。但是勒索软件攻击会直接对公司造成损失,这意味着他们最终会意识到需要更加认真地对待网络安全。作者对此提供了一些建议。

摘要： 随着互联网的飞速发展,网络安全问题变得越来越重要.本文首先分析了拒绝服务攻击的基本原理,在此基础上,分析了分布式拒绝服务攻击的原理和实现方式.最后,本文讨论了分布式拒绝服务攻击检测方法及其防范措施.

摘要： 随着互联网的飞速发展,网络安全问题变得越来越重要.本文首先分析了拒绝服务攻击的基本原理,在此基础上,分析了分布式拒绝服务攻击的原理和实现方式.最后,本文讨论了分布式拒绝服务攻击检测方法及其防范措施.

摘要： 随着互联网的飞速发展,网络安全问题变得越来越重要.本文首先分析了拒绝服务攻击的基本原理,在此基础上,分析了分布式拒绝服务攻击的原理和实现方式.最后,本文讨论了分布式拒绝服务攻击检测方法及其防范措施.

摘要： 随着互联网的飞速发展,网络安全问题变得越来越重要.本文首先分析了拒绝服务攻击的基本原理,在此基础上,分析了分布式拒绝服务攻击的原理和实现方式.最后,本文讨论了分布式拒绝服务攻击检测方法及其防范措施.

摘要： 随着互联网的飞速发展,网络安全问题变得越来越重要.本文首先分析了拒绝服务攻击的基本原理,在此基础上,分析了分布式拒绝服务攻击的原理和实现方式.最后,本文讨论了分布式拒绝服务攻击检测方法及其防范措施.

摘要： 随着互联网的飞速发展,网络安全问题变得越来越重要.本文首先分析了拒绝服务攻击的基本原理,在此基础上,分析了分布式拒绝服务攻击的原理和实现方式.最后,本文讨论了分布式拒绝服务攻击检测方法及其防范措施.

摘要： 本发明提供一种基于攻击者特性指标的网络攻击路径预测方法，首先从攻击者的角度出发，结合攻击图和隐马尔可夫模型，提出网络攻击路径的量化指标，如攻击成本、攻击收益和攻击利润来体现不同意图的攻击者对于最佳攻击路径选取的不同；其次，基于量化指标对攻击图中的攻击路径进行量化和分析，更加有效地描述网络攻防场景；最后，通过将每一条攻击路径上所有漏洞的攻击成本、攻击收益及攻击利润分别相加，得到整条攻击路径的攻击总成本、攻击总获利以及攻击总利润，通过比较各个攻击路径的指标值，从而更加准确地找到攻击者可能攻击的风险较大的一条或多条攻击路径，帮助网络管理员更全面地了解网络安全状况，更高效地保证网络系统安全性。

摘要： 本发明公开了一种基于攻击图的网络攻击者行为分析方法，包括如下步骤：构建网络攻击行为分析模型，吸引攻击者的攻击；利用数据捕获机制对攻击数据进行全面的捕获；结合有限状态机生成攻击状态转移图，再通过攻击行为的可能性指标、攻击者的技能水平指标、攻击者的目的指标来分析攻击者的行为。本发明基于攻击图的网络攻击者行为分析方法可以为主动防御系统设计奠定很好的基础，不仅能够防御网络攻击，而且在网络攻击之前还能够对攻击进行预防并筛选出一部分攻击，有效地预防网络犯罪，提高防御效率、降低防御成本。

摘要： 基于LSTM和攻击者信息的攻击阶段预测方法属于攻击预测领域。本发明通过LSTM系统收集较长一段时间内的网络攻击的警告信息；并对大量警告信息中攻击者的历史信息进行收集；对这些历史数据进行预处理来构造LSTM模型训练所需的训练集、验证集、测试集；然后利用训练集训练LSTM模型，利用验证集的损失来决定是否提前停止LSTM在训练集上的学习；最终所得的模型可以对预处理后的，输入数据进行预测，预测得到未来的下一次攻击在多阶段网络攻击中所处的步骤。

摘要： 本发明公开了一种网络攻击的攻击者确定方法，所述网络攻击的攻击者确定方法包括以下步骤：获取设备对应的被攻击信息，并对各个所述被攻击信息进行聚合得到多个第一集合，其中，所述第一集合中的各个被攻击信息对应的源地址相同；根据所述第一集合中的各个被攻击信息构建所述第一集合对应的特征向量，并对各个所述特征向量进行聚类以得到第二集合，所述第二集合中的各个特征向量对应的源地址属于同一攻击者；根据所述第二集合中每个特征向量对应的被攻击信息确定所述第二集合对应的攻击者的攻击特征信息，并将所述攻击特征信息发送至所述设备。本发明还公开一种网络攻击的攻击者确定装置和计算机可读存储介质。本发明简化了设备的防护操作。

摘要： 本发明提供一种基于攻击者特性指标的网络攻击路径预测方法，首先从攻击者的角度出发，结合攻击图和隐马尔可夫模型，提出网络攻击路径的量化指标，如攻击成本、攻击收益和攻击利润来体现不同意图的攻击者对于最佳攻击路径选取的不同；其次，基于量化指标对攻击图中的攻击路径进行量化和分析，更加有效地描述网络攻防场景；最后，通过将每一条攻击路径上所有漏洞的攻击成本、攻击收益及攻击利润分别相加，得到整条攻击路径的攻击总成本、攻击总获利以及攻击总利润，通过比较各个攻击路径的指标值，从而更加准确地找到攻击者可能攻击的风险较大的一条或多条攻击路径，帮助网络管理员更全面地了解网络安全状况，更高效地保证网络系统安全性。

摘要： 本发明公开了基于攻击者攻击策略生成的自动威胁检测方法，通过分析目前针对复杂、多阶段网络攻击检测方法的不足，提出了一种基于攻击者意图的攻击模型和攻击者意图的精化框架，将场景数据通过攻击模型和精化框架进行精化分解并用形式化语言表示来完成软件应用系统威胁的自动化检测。该方法应用于实际案例检测中表现出准确性和合理性，成功的检测出实际系统场景中的潜在威胁，并且将检测出的威胁根据CAPEC库的威胁分类做出针对性的防御策略，为软件应用系统的网络安全防御提供了帮助。

摘要： 本发明公开了一种基于攻击图的网络攻击者行为分析方法，包括如下步骤：构建网络攻击行为分析模型，吸引攻击者的攻击；利用数据捕获机制对攻击数据进行全面的捕获；结合有限状态机生成攻击状态转移图，再通过攻击行为的可能性指标、攻击者的技能水平指标、攻击者的目的指标来分析攻击者的行为。本发明基于攻击图的网络攻击者行为分析方法可以为主动防御系统设计奠定很好的基础，不仅能够防御网络攻击，而且在网络攻击之前还能够对攻击进行预防并筛选出一部分攻击，有效地预防网络犯罪，提高防御效率、降低防御成本。

摘要： 本发明适用于计算机领域，提供了一种网络攻击者的发现和追踪方法，使用WEB指纹匹配算法，将指纹数据与历史攻击者指纹数据进行逐一匹配，得出指纹匹配向量；使用攻击者判定算法，将指纹匹配向量与指纹数据权重向量进行计算，得出匹配分值；判定匹配分值是否大于攻击者阈值，如大于阈值，则判定为旧有攻击者；如小于阈值，则判定为新出现攻击者。引入新的网络安全防守视角，使发现并追踪网络攻击者成为可能，化被动防御为主动防御，在发现和追踪网络攻击者的基础上，就可以建立针对攻击者的情报体系，使网络安全防护的效能在新的视角下得到提高。

摘要： 本申请涉及网络安全技术领域，公开了一种攻击者威胁评分方法及相关装置。本申请通过使用攻击事件命中的情报类型确定的攻击源的情报威胁评分以及使用蜜罐提供的攻击者告警信息的命中情况确定的攻击源的蜜罐威胁评分，确定攻击源的先验知识威胁评分；然后基于攻击事件数量、攻击链阶段数量、攻击链阶段等级、攻击事件威胁等级、攻击事件的置信度、攻击结果、攻击目标的资产状态、攻击指向性等多种维度信息确定攻击源的攻击信息威胁评分，最后基于先验知识威胁评分和攻击信息威胁评分，确定攻击源的攻击者威胁评分，从更多维度准确的评估攻击者，可以提高攻击者威胁评分的准确性，使得用户可以快速发现高威胁源并进行快速处置，提高安全防护能力。

摘要： 本申请实施例提供一种攻击者画像的生成方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：获取攻击者的信息；对所述攻击者的信息进行扩展，得到扩展后的攻击者的信息；根据所述攻击者的信息和所述扩展后的攻击者的信息生成攻击者画像。实施实施例，能够获得攻击者更多的信息，对攻击者的信息进行扩展，生成完整的攻击者的画像。