数据挖掘赋能安全感知-阿里云大数据入侵检测实践

释放双眼,带上耳机,听听看~!

文 档: 数据挖掘赋能安全感知-阿里云大数据入侵检测实践
作 者: Yue Xu & Han Zheng@Alibaba Cloud
语 言: 中文
标 签 云安全 webshell webshell检测 机器学习 数据挖掘
介 绍:
  • 云+ 安全性
    • 数据流
  • 威胁建模案例表
    • 基于规则的决策所存在的问题
    • 多元高斯模型
    • 恶意行为链
    • 模式挖掘
    • 生成强关联规则
    • 恶意Web 脚本
    • 特征
    • 机器学习性能
    • 自动化攻击回溯
    • 编码后载荷回溯
    • 编码后载荷回溯案例
    • 借助数据挖掘增强安全感知能力

今天,随着机器学习取得的突破,越来越多的公司开始将机器学习应用到各种安全解决方案中。然而,这些工作要么集中于提出新的算法,要么只是发现新的应用场景。关于小数据量的学术成果与各种云应用之间的差距,人们很少提及。在本文中,我们将首先展示云安全意识的挑战,特别是应用层威胁。然后,将介绍几种采用数据挖掘技术的最先进的入侵检测解决方案,如蛮力、异常进程启动、恶意脚本、网络攻击等。所有这些解决方案现在都在为阿里云服务,每一个都会向我们的客户发出数千次入侵警报。天。最后,我们将讨论何时以及如何使用数据挖掘技术来增强安全意识,并给出我们的建议。

援 引: https://www.microsoft.com/china/bluehatshanghai/2019/#Agenda

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