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。
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！
TechWorld 2017的圆桌论坛中我们讨论了机器学习在网络安全的应用，那机器学习在安全攻防的具体实践有哪些呢？如何利用机器学习对安全事件进行回溯及预警？机器学习、全流量威胁分析、攻击链、时序关联这些热点词你都懂吗？读完这篇文章你就离老司机不远了！
文字不过瘾？直接点击文末视频链接近距离感受机器学习的神秘魔力吧！
目前公有云的建设发展成为互联网时代的风向标，如阿里云、亚马逊等建立的公有云规模增长迅速。在移动互联网发展推波助澜之下，依托移动互联网开展P2P网贷、线上理财、消费金融、三方支付业务的企业为了享受公有云提供的快捷、弹性架构，从而纷纷将应用系统部署到云上。
想看围棋世界冠军古力和网络安全的激情碰撞吗？
来绿盟科技TechWorld 2017技术大会一探究竟吧！
时间：2017年8月4日
地点：北京新世纪日航酒店
一年一度的安全界顶级盛会——Blackhat2017——在拉斯维加斯如火如荼得进行着，各路安全界大咖都卯足精神，给世界展示着异彩纷呈的神兵利器。绿盟科技作为受邀嘉宾，也见证了这场盛事。下面我们就来看看绿盟科技首席技术官——赵粮博士在现场发回的第一手新鲜资讯吧！
SDN是在2009年左右出现的一种新型网络结构，它将数据层面与控制层面分离，使用中央控制器完成网络的操作和管理，并通常采用OpenFlow协议作为其核心通信协议，拥有着集中式控制、可编程、部署灵活性和数据层面与控制层面相互分离等多种优势。并且作为一种新型的网络结构，其通信协议、三层体系结构和仿真实验都非常有意思。
On the evening of June 27, 2017, multiple enterprises were attacked by ransomware, hence service interruption was caused. The first infections were identified in Ukraine. Since then, it has spread to many countries, including Brazil, Germany, Russia, and the US. This event had such an extensive and significant impact that technical support personnel of NSFOCUS paid close attention to it, and captured and analyzed the sample immediately.
邮件是一个对个人和机构信息安全影响巨大的应用。个人往往容易收到各类垃圾邮件和精心伪装的网络钓鱼邮件，这些垃圾邮件和钓鱼邮件中经常包含包括病毒、木马程序、恶意链接和勒索软件在类的各式恶意代码。当前的钓鱼邮件通常采取点击诱骗、提供登录入口、内嵌附件、持续性欺骗以及高度定制化的方式来诱骗邮件接收者。而邮件接收者则出于好奇、害怕和紧急这三个最主要的人为感情因素而遭遇欺诈[1]。根据统计，在互联网中每125封邮件中就有1封邮件含有恶意软件。
Celery是一个使用Python开发的分布式任务调度模块，是一个简单、灵活、可靠的处理大量消息的分布式系统，他是一个专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。因此适合实时异步任务、定时任务等调度场景。