本书全面而详细地介绍蜜罐技术的概念、分类及应用,及低交互蜜罐、高交互蜜罐、混合蜜罐以及客户端蜜罐的实现机理与部署应用方式;结合具体的工具,尤其是开源工具,阐述各类蜜罐的建立、配置和应用;介绍蜜罐在恶意软件捕获、僵尸网络追踪中的应用;通过案例分析,结合实际讨论蜜罐的作用与应用效果。此外,本书还介绍了攻击者识别蜜罐的方法。上述内容有利于我们了解恶意软件、僵尸网络的工作机理和过程,有助于理解蜜罐技术在网络防御中的作用,把握与敌手对抗过程中使用蜜罐的优势与不足,为我们构建坚实的主动网络防御系统提供非常有益的指南。 不论是对网络安全研究者来讲,还是对于网络安全管理者来讲;不论是对网络安全感兴趣准备涉足这一领域的初学者,还是对长期从事网络安全管理工作的资深工程师,本书确实是一部难得的宝典。
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Shallow and Deep Networks Intrusion Detection System: A Taxonomy and Survey Elike Hodo
2021-03-31 15:22:11 1.27MB Shallow DeepNetworks Intrusion Detection
kdd99ml 使用kdd99数据集的SciKit ML算法演示 基于Charanpal Dhanjal的工作 所使用的数据集是KDD Cup 99数据集 要下载数据集: 下载具有以下内容的KDD Cup 99数据集: wget 要么 wget 并解压缩。 第一个约占740MBytes,第二个约占71MBytes。 如果您使用较小的数据集,请在代码中调整文件名:raw_data_filename = data_dir +“ kddcup.data”更改为raw_data_filename = data_dir +“ kddcup.data_10_percent” 使用pyt
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Deep_Learning_for_Cyber_Security_Intrusion_Detection Mohamed Amine Ferrag
2021-03-19 15:15:36 294KB DeepLearning Cyber Security Intrusion
楼宇入侵检测系统 使用KD99数据集构建用于网络安全的入侵检测系统此代码是为使用jupyter笔记本编写的。 该代码将构建两个不同的IDS mdel。 第一个是针对能够区分不同主要攻击的IDS。 第二个IDS能够区分正常连接和攻击。 我在此代码中使用的数据集是KDD99数据集,该数据集可在UCI机器学习存储库中公开使用。 我使用Sklearn库使用了三种算法; SVM,决策树和朴素贝叶斯。
2021-03-12 22:23:14 9KB 系统开源
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入侵IP Détectiond'intrusion dans unréseaupar adresse mac。 功能(Testésous Manjaro Linux et KDE Neon) Mettre les adresses macautorisésdans le fichier mac.txt 蓝瑟脚本avec sudo dip.py zh_cn模式根。
2021-03-06 20:05:55 2KB Python
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本标准包括用于防盗保护信号系统的入侵检测单元,该入侵检测单元将在室外或普通室内(非危险)场所使用,以通过触发电气控制电路自动指示入侵者的存在。 本标准涵盖的入侵探测器由一个或多个电气组件的单元组件组成,这些组件设计用于检测入侵者的存在,运动,声音或其他活动。 规定通过规定的接线方法连接电源,遥控器和信号电路
2021-02-28 09:02:11 4.93MB ul s306 探测器 安防
网络飞行模拟器 flightim是一种轻量级实用程序,用于生成恶意网络流量并帮助安全团队评估安全控制和网络可见性。 该工具执行测试以模拟DNS隧道,DGA流量,对已知活动C2目的地的请求以及其他可疑流量模式。 安装 从页面下载适用于您的操作系统的最新flightim二进制文件。 或者,可以在任何环境(例如Linux,MacOS,Windows)中使用构建该实用程序,如下所示: go get -u github.com/alphasoc/flightsim/... 运行网络飞行模拟器 安装后,按以下步骤测试flightim: $ flightsim --help AlphaSOC Netwo
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