使用QEMU chroot进行固件本地调试

QEMU是开发者在调试一些不同架构的程序时经常使用的虚拟机软件。它有两种运行模式,全系统模拟(System mode)和单程序运行(User mode)。System mode和开发者平常用的VMWare一样,模拟整个系统从加载器开始的启动和运行。在设备逆向过程中,如果仅仅是为了运行开发者提取出文件系统中的某一个程序,那就可以使用QEMU的user mode来简化整个操作流程,同时能够方便的利用 QEMU 自带的GDB服务来进行调试,免去搭建环境的烦恼。

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基于Kubernetes的原生 Serverless 框架 Kubeless实践

Serverless概念首次出现在2012年,Kubeless是基于Kubernetes的原生无服务器框架,其允许用户部署少量的代码(函数),而无需担心底层架构。它被设计部署在Kubernetes集群之上,并充分利用Kubernetes的特性及资源类型。可以克隆在AWS Lambda,Azure Functions、Google Cloud Functions上的内容。由于 Kubeless 的功能特性是建立在Kubernetes上的,所以对于熟悉 Kubernetes的人来说非常容易部署 Kubeless, 其主要实现是将用户编写的函数在Kubernetes中转变为 CRD( Custom Resource Definition,自定义资源), 并以容器的方式运行在集群中。

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属性图数据库JanusGraph初探

图数据库所提供的关联分析能力是金融反欺诈、威胁情报、黑产打击和案件溯源等业务所需要的核心能力。图数据库的需求非常多,例如金融安全业务希望使用图数据库进行金融反欺诈关联分析、威胁情报业务希望通过图数据库进行黑产研究和情报分析、还有社交关系分析、知识图谱等需求场景。

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智能家居设备的另一种打开方式——如何控制局域网中的小米设备

近两年,物联网技术发展迅猛,各样的智能设备渐渐地走进了我们的家居生活。在众多的智能设备厂商中,小米是较早的布局智能家居生态的厂商,购买智能家居设备的用户几乎都会有一到两个小米设备。那么是否可以控制这些小米设备呢,其中过程是否会有安全风险呢?本文接下来会主要介绍这些内容。

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数据分析与机器学习如何为业务安全赋能?

目前传统的安全检测、防护类设备针对业务应用安全基本上没有防护效果。数据分析与机器学习为业务安全问题提供了一个有效的解决方案。基于业务的历史数据,通过统计分析与机器学习的方法学习出业务的历史特征,结合专家知识形成业务特征的基线。根据基线来检测业务行为是否存在异常。本文给出了几个通过数据分析和机器学习的方法检测业务系统中异常的具体案例:web业务安全、物联网卡业务安全、变电站业务安全。

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