机器学习 和威胁情报在如今“数据驱动”（Data Driven）的时代依然是极为热门的概念，但是具体如何在威胁建模中采用机器学习，如何有效消费泛滥成灾的 威胁情报，在本届RSA大会中，有不少厂商也提出了自己对应的解决方案，包括：利用机器学习进行脆弱性管理预测，以及多源异构情报管理模型。
【专题策划】当我们谈论“威胁情报”时我们在谈论什么？
如今,绝大多数IT执行者都已经意识到,情报是针对高级网络攻击的有力武器。无论是安全厂商、企业机构还是主管机关都在谈论着“威胁情报”。那么，威胁情报到底是什么？对于企业安全又有什么深入意义？企业落地威胁情报又需要如何规划与实施呢？
【威胁情报】威胁情报之落地实战——由灰向黑篇
本篇文章介绍了威胁情报在企业侧应用的数据、方法和经验，主要阐述了行为分析和情报分析的综合效能，“由灰向黑”，希望尽可能提升人力ROI和检测处置效果。
【威胁情报】企业落地思考：威胁情报的现状、种类和应用
威胁情报平台提供与恶意（攻击者）和（安全）威胁相关的情报，主要是域名、IP和文件以及关联关系等信息。威胁情报之于企业安全运营者，提升的是两个方面：响应能力和感知能力。对于威胁情报的分类，最为广泛传播是Gartner定义的运营情报、战术情报和战略情报。时效性和多源冲突是威胁情报的重要特点。而情报的融合和置信度计算是一个比较庞大的命题……
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【威胁通告】macOS High Sierra 10.13.1 root权限提升/绕过漏洞 CVE-2017-13872
北京时间2017年11月29日，苹果MacOS High Sierra（10.13.1）被曝出在验证账户方面存在一个漏洞（CVE-2017-13872），可以导致权限提升和绕过。
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【技术创新】多维度钓鱼检测技术
网络钓鱼频发，诱骗手段的不断进化，能从单纯的信息窃取演变为大规模APT攻击，不断威胁着个人与企业的信息、财产安全。本文介绍了一种多维度钓鱼检测技术方案：由情报匹配与模型检测相结合的钓鱼URL检测方案，区别于仅从URL本身特征去检测，该方案融入了其他的关联特征如whois信息、网页元素与其他网页链接的特征、图像视觉特征，是一种多层次、多维度的检测技术。
【视频】TechWorld2017热点回顾 | 大数据和机器学习真的能让网络安全更美好吗？不一定！
近几年来大数据和机器学习被频繁地用到我们的搜索领域、出行领域和游戏竞技领域里面。
同时，很多安全企业也用到了一些机器学习的手段，来进行用户行为分析、流量分析，以及日志分析。市场的期待对之也是非常高的，很多媒体会报道说机器学习是安全行业的最后一根稻草，或者说机器学习在重塑我们的安全领域，亦或是说机器学习让我们的安全变得更好。
然而，一个非常火的事情自然会产生泡沫，出现和实际预期并不相符的情况。实际上机器学习和大数据并没有想象的那么高效或是能改变很多事情。
【视频】TechWorld2017热点回顾 | 威胁情报如何驱动新一代智能安全防护体系
最近“威胁情报”在网络安全界备受关注。什么是威胁情报呢？简单来说，威胁情报就是能够帮助识别安全威胁并作出明智决定的知识。那威胁情报要如何具体实践呢？
发生攻击前，威胁情报能够帮助大家做一些什么防御工作？
在攻击的过程当中，可以利用威胁情报起到真正的防御的作用吗？
它与当前的应急响应到底又有哪些不同？
攻击之后，威胁情报在攻击溯源这个层面上，又能够做一些什么工作呢？
快快搬起小板凳坐到黑板面前，绿盟科技威胁情报专家顾杜娟博士将为大家从线下攻击前准备、线上攻击周期和线下攻击后整理三个方面讲解威胁情报的具体实践。文末还有现场视频！
