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58集团漏洞自动化检测实践

扫描节点无状态,集群架构支持扫描能力横向扩展 HOOK请求函数+redis令牌桶,实现URL细粒度的QPS管控 流程灵活,一切皆任务扫描引擎 结果写入; 数据统计; 性能管控; 丰富的插件AP

  • 2021-07-06
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2.改善从业人员的幸福指数.安全自动化.傅奎

01 案例分享 - 关于日常 02 现实困境 - 关于时间 03 关于自动化 - 关于效率 04 流程编排 - 关于未来 做安全行业的都很清楚,漏洞出现时,应急的工作人员是要在最短的时间内做出响应和处理的,应急人员要按照内部响应流程“响应-调查-评估-隔离-复盘-跟进”来完整的处理整个事件,但是要在短时间内完成整个流程,只能说非常理想化。 其实在事件发生时,会有很多的意外阻挡着我们溯源的脚步。上海雾帜智能科技有限公司CTO傅奎通过亲身经历的故事,介绍了安全团队从一个事件发生,止血到复盘分析的整个流程,足足花了近5个小时,如果是在半夜,应急的工作人员是没有办法休息的。(真实的故事分享可见VSRC文章:一次云上病毒事件的应急响应——阿云的阿里云安全技术实践) 演讲者分析了安全运营的现状,时间就是企业安全威胁响应最大的敌人,加速威胁响应也是未来安全运营的趋势,那何不利用自动化来省去不必要的时间呢?演讲者介绍了通过安全编排后的机器人,实现告警触发后自动化的调查止血,以及事件自动化溯源。 总结下来,安全自动化这将是威胁响应未来方向的发展趋势。我们何不给自己多留一杯咖啡的时间呢?

  • 2021-07-06
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新威胁对策.TSCM.1

通用窃密手段 | General Illegal Measures 盗窃电脑 拍摄屏幕 越权非法 访问数据 Source Code 源代码 Key Data 关键数据 非法取证 磁盘拷贝 内网渗透 木马+漏洞 外网钓鱼 网马+APT DirectAccess 无线入侵 破解+

  • 2021-07-06
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TenSec2019.1.3.赵弼政.大型互联网企业的入侵检测

入侵案例 入侵的定义与特征 ATT&CK整理的攻击手法大盘 NSA/CSS技术网空威胁框架 入侵检测方法论的演进 入侵检测的本质:采集数据标记异常 入侵检测的代价很昂贵 工程能力决定入侵发现效果 应对之道 最低成本防御/检测 效果展示:大事件里的小失误 从0开始建设怎么做 总结

  • 2021-07-06
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2.nick.Akamai.Intelligent.Edge.Security.中文.4.25

二十年安全行业经验 为什么安全防护如此困难? 撞库攻击-每日攻击数 API 流量的崛起 这对您意味着什么 安全技能不足 新模式 DDOS 攻击在持续增长 撞库攻击-按垂直行业 撞库攻击-零售企业(按类型) 撞库攻击-攻击来源 API 命中垂直行业与企业 API 流量 AKAMAI 边缘安全 AKAMAI 智能边缘安全 边缘安全:新模式

  • 2021-07-06
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用中医理念为企业安全把脉

中医 西医 西医治疗胃病 中医治疗胃病 中医、西医区别 中医、西医解决相同问题的不同方法 现有安全模式 中医理念下的安全管理

  • 2021-07-06
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从0到1.发现与拓展攻击面

01 常规性资产收集 子域名枚举、端口扫描、路径扫描、旁站c段查询 02 巧用搜索引擎 关注页面内容、关注目录、敏感关键字搜索巧用搜索引擎 03 发挥创造性思维 构造接口、构造文件、构造目录、框架搭配发挥创造性思维 04 关注企业动态 微信公众号、小程序关注企业动态 05 其他tips gayhub搜索、漏洞回挖、假性社工其他tips 06 综合案例 从一个文件服务器静态资源泄露引发的血案

  • 2021-07-06
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企业安全技术架构演进

小米加步枪 单兵作战系统 指挥和作战平台 安全技术发展简史 浏览器收集爱好者 事件处置闭环:a long long story 刚才还是告警准确的情况,这里还有更“赤鸡”的 方向选择 本质和内在联系 安全技术重心从工具向平台转移 安全运营业务需求:一切围绕场景 大规模消除误报并实现事件分级 建设高阶威胁感知能力 大规模消除误报并实现事件分级 守方就像一个鸭梨,表示自己很大。。。 SOAR VS OODA IACD集成的自适应网络防御框架 PLAYBOOK 安全运行技术需求 资源池和全家桶:一线部署,即插即用,独立运行,统一管理 部署示例 数据流程

  • 2021-07-06
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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