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情报驱动的DNS安全实践-360安全DNS和域名威胁情报 数字孪生时代下，黑白界限荡然无存。抢滩情报先机，聚合应变威胁是网安防御之关键。本视频主要介绍DNS在网络威胁检测和防御中的优势、360在通过DNS数据进行网络威胁检测方向的研究成果，以及360基于DNS和IOC结合的方案实践。 •为什么要关注DNS •如何进行基于DNS的网络威胁发现 •网络威胁发现实践 •关于360安全DNS

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企业内网环境中，DNS协议是必不可少的网络通信协议之一，网络设备和边界防护设备在一般的情况下很少对DNS进行过滤分析或屏蔽，因此将数据或指令藏匿于DNS协议中进行传输是一种隐蔽且有效的手段。这类手段常用于APT中维持访问和数据窃取阶段。在实际场景中，当攻击者拿下某台服务器权限，或服务器被恶意软件、蠕虫、木马等感染之后，通过建立DNS隧道从而达到敏感信息盗窃、文件传输、回传控制指令、回弹Shell等目的。 相比于基于规则的静态阈值检测误报高，易被绕过等问题，可以使用机器学习技术从历史数据中学习出一个DNS隧道模式用于检测。使用机器学习构建DNS隧道检测模型，重要步骤是对DNS隧道流量进行特征挖掘分析，需要以DNS协议标准中各字段的统计分析、DNS隧道实现原理为基础，同时结合安全专家知识提取模型特征。在机器学习算法模型选择方面，鉴于在安全检测类产品中要求模型具有高效性、结果便于解释性等特点，在模型选取上更侧重选用一些基于特征的浅层学习模型。 Agenda APT - 隐蔽信道 APT - Deep Info DNS Convert Channel 实践 - DNS TUNNEL Detection & Machine Learning 实践 - 工程（框架&流程），0 -> 1

动态域名服务器守护进程和客户端程序的开发。 每当客户端发生 IP 地址更改时，客户端程序都会将此报告给服务器守护程序，后者将更新主 DNS 服务器上的区域信息。

DNS 协议分析及相关可能的攻击和利用方法的介绍

本资料重点解决Linux下的DNS主从配置及资源同步操作的配置，有需要的可下载

针对F5 dns的配置 可以让初学者快速掌握F5关于DNS模块的基础配置

配置DNS服务器以及管理DNS服务器