原创 機器學習之CPU利用率預測

利用上篇運維指令不用記,會用SQL就可以,可對CPU信息進行採集並結合機器學習算法對CPU的利用率進行預測,從而讓運維人員及時瞭解CPU未來運轉情況,從容應對突發問題。 一、預測方法簡述 預測算法屬於監督式機器學習領域,因爲他需要對歷史數

原创 數據安全治理方法論

        如何進行數據安全治理建設,首先要搞清楚爲什麼現今數據安全治理建設不理想,存在哪些問題(這是別人淌出來的路,我們吸取後可以少走彎路),然後在根據自身目標形成一套貼身的數據安全治理方式方法,這樣成功率纔會更高。        

原创 Oracle的TNS協議解析

協議解析目錄TNS協議基礎介紹Oracle抓包分析 TNS協議基礎介紹 TNS協議主要用於Oracle數據庫的通訊使用,TNS可以基於多種協議進行傳輸,本文將分析基於TCP/IP的TNS。 報文頭 TNS協議總共8字節+payl

原创 #逆向分析系列#逆向0X02|什麼是緩衝區溢出

       本篇是逆向分析的延伸篇,講的是關於緩衝區溢出。簡單來講,緩衝區溢出就是“輸入數據超出了程序規定的內存範圍,數據溢出導致程序發生異常”,黑客通過緩衝區溢出後,重寫棧中的ret_addr內容來執行任意代碼。       在對緩衝

原创 #我的武器庫#之進程及DLL獲取核心實現

一、背景介紹         黑客攻擊成功後,常有動作包括:系統的啓動項(註冊表的啓動項)、系統服務(系統服務)、進程線程、DLL注入等,本篇文章主要是遍歷進程信息並通過pid枚舉對應的DLL文件,爲下一步DLL注入做準備。同時如果將啓動

原创 數據安全治理體系建設(內有乾貨)

  1.數據安全治理背景 隨着各行各業信息化不斷演變發展,數據已成爲基礎設施,成爲業務發展重要原動力,內部業務與互聯網深度融合,利用新媒體,讓數據產生更大價值,是近近幾年發展的主要趨勢。如何提升數據資產價值同時讓數據使用更安全,已成爲各個

原创 #C++我的武器庫系列#之啓動項核心技術實現

一、編寫背景            註冊表是黑白必爭之地,惡意程序常見有文件關聯、增加啓動項、映像劫持、篡改瀏覽器等惡意行爲。本文以註冊表其中的啓動項爲核心,對啓動項進行展示、添加、刪除等操作,揭示黑客人員如何編寫程序實現惡意行爲。 後期

原创 零信任網絡架構設計

        今天分享關於零信任網絡架構設計文章,本人不太願意寫細節文章,主要是我們一起把思路理順,後期落地有方向即可,如有錯誤或不夠細節地方,還請見諒,有問題咱們一起溝通交流! 一、什麼是零信任 零信任簡單來講是對於網絡環境中,主機設

原创 #我的武器庫系列#之沙箱逃逸核心技術實現

       沙箱技術發展已非常成熟,與之而來的沙箱逃逸技術也多種多樣,如基於主機名、內存、開源沙箱的特徵等等進行判斷,如爲沙箱環境,則關閉自身系統(所檢測沙箱特徵越多越好)。本文沙箱逃逸比較簡單,主要是通過鍵盤、鼠標、時間差等三個維度進

原创 網絡安全建設如何做到安內攘外?

        網絡安全建設是先外到內,再內到外的一個過程。安全建設與自身的發展密切相關,初期通過外生安全快速實現安全防護,隨着合規性要求及業務發展,不斷向內部壓縮,倒逼內部安全成長,當量變發生質變時,需要對自身進行重新梳理整合,由內到外

原创 基於工業互聯網的數據安全體系建設

       網絡安全和信息化是一體之兩翼、驅動之雙輪,以業務爲導向的信息化發展缺少安全的保駕護航,已不能適應現今互聯網化、智能化的發展要求。爲有效解決工業互聯網現今及後期所面臨的安全問題,近幾年國家發佈了一系列關於工業物聯網的上位文件,

原创 數據安全治理是業務經驗輸入安全經驗輸出的過程

一、背景 隨着組織業務不斷髮展,數據利用率越來越高,從數據孤島到數據整合,從關係型存儲到非關係型存儲,從簡單報表到敏捷BI,從原有單點利用到現有全部支撐,可見數據如何充分利用已成爲支撐組織發展戰略不可缺少的板塊。 在組織內部業務不斷髮展過

原创 基於SDN架構,讓安全能力快速切入業務

        前幾天寫了一篇文章網絡安全建設如何做到安內攘外,其中核心思想之一爲安全與業務的融合是下一步趨勢,近期不斷思考如何讓安全更貼身的服務靈活多變的業務?如何通過模塊化、可插拔的方式與系統系統融合?如何讓業務中有安全,安全中有業務

原创 #逆向分析系列#逆向0X01

       簡單來講,對軟件進行分析並搞清楚其行爲的工作就叫做“逆向工程”。逆向是指對軟件進行分析,其對象不僅限與惡意軟件,因此也不一定和計算機安全相關,譬如:license的繞過、遊戲金手指等。都屬於通過逆向分析繞過或篡改內部數據達到

原创 如何從網絡安全走向數據安全

隨着信息化的不斷髮展,外部橫向合規要求,垂直行業要求,以及內部內生安全需要,由數據泄露帶來的損害企業已越來越難承擔,一旦發生數據泄露將會給企業帶來經濟、聲譽、司法、人員變動等多方面影響,目前多數用戶通過邊界防護手段進行整體防禦,但隨着數據