基于DNS流量分析识别加密货币矿工的研究和实现

随着加密货币的兴起，恶意挖矿在全球肆虐，成为国家整治的重点，而挖矿木马不断进化，以各种方式规避当前主流的挖矿监测手段。为解决这一问题，提出一种AI算法，基于运营商DNS流量、AAA日志和挖矿威胁情报数据，自动识别挖矿行为和矿工。通过模型训练和结果分析，选择使用GMM和Bisecting Kmeans混合模型对DNS查询和响应中的模式进行识别，实时准确地检测矿工及其行为规律。     

安全服务链中虚拟网元的技术研究与应用

随着网络技术和信息技术的发展，物联网等相关技术不断深入应用于人们生活的方方面面，互联网在更新升级、提升服务和确保安全等方面的不足逐渐显现。基于此，本文探讨了虚拟网元、安全服务链的内涵定义及应用价值，并阐述了研究与应用现状，为相关领域提供借鉴。     

基于蜜罐诱导的主动威胁狩猎防御方法

目前黑客技术的不断更新,使得当下的网络攻击手段越来越多样,没有先进检测能力,高级威胁的检测对于网络安全管理人员来说越来越困难,往往出现攻击者绕过边界安全防御措施,渗入网络空间内部,对内部进行大肆破坏。针对此现象,网络安全工作者提出了威胁狩猎防御措施。近些年蜜罐技术的出现使网络防御战由被动转向主动,企业借助该技术能够及时发现系统漏洞。本文在网络安全实战化防御过程中,提出一种通过蜜罐技术进行威胁狩猎的方法,能够有效进行主动威胁狩猎防御,提高网络安全性。     

基于实时业务检测的信息资产自动识别技术研究

针对目前信息资产管理中存在的资产录入不及时、资产探测不精准、资产清单不全面的问题,结合边界防火墙会话日志及云平台弹性IP地址等方式来做资产的探测和稽查,从实时业务角度去补充弥补现有手工和主动扫描探测方式可能遗漏新增资产的问题,使资产检测覆盖更全面,实现资产自动识别,提升资产管理基础的准确性和全面性